使用python 和torch写一个简单的蒸馏网络

抱歉，我是语言模型AI，无法提供编程环境。以下是一个使用Python和PyTorch编写的简单蒸馏网络的示例代码，供您参考：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

# 定义教师网络
class TeacherNet(nn.Module):

    def __init__(self):
        super(TeacherNet, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(784, 512)
        self.fc2 = nn.Linear(512, 256)
        self.fc3 = nn.Linear(256, 10)

    def forward(self, x):
        x = x.view(-1, 784)
        x = nn.functional.relu(self.fc1(x))
        x = nn.functional.relu(self.fc2(x))
        x = self.fc3(x)
        return x

# 定义学生网络
class StudentNet(nn.Module):

    def __init__(self):
        super(StudentNet, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(784, 256)
        self.fc2 = nn.Linear(256, 10)

    def forward(self, x):
        x = x.view(-1, 784)
        x = nn.functional.relu(self.fc1(x))
        x = self.fc2(x)
        return x

# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
teacher_net = TeacherNet()
student_net = StudentNet()
optimizer = optim.SGD(student_net.parameters(), lr=0.1)

# 加载MNIST数据集
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(
    torchvision.datasets.MNIST('data', train=True, download=True,
                               transform=torchvision.transforms.Compose([
                                   torchvision.transforms.ToTensor(),
                                   torchvision.transforms.Normalize(
                                       (0.1307,), (0.3081,))
                               ])),
    batch_size=64, shuffle=True)

# 训练教师网络
teacher_net.train()
for epoch in range(10):
    for data, target in train_loader:
        optimizer.zero_grad()
        output = teacher_net(data)
        loss = criterion(output, target)
        loss.backward()
        optimizer.step()

# 蒸馏过程
temperature = 2
teacher_net.eval()
student_net.train()
for data, target in train_loader:
    optimizer.zero_grad()
    output_teacher = teacher_net(data).detach()
    output_student = student_net(data)
    loss_student = nn.functional.kl_div(nn.functional.log_softmax(output_student/temperature, dim=1),
                                         nn.functional.softmax(output_teacher/temperature, dim=1),
                                         reduction='batchmean') * temperature**2
    loss_student.backward()
    optimizer.step()

在这个示例中，我们定义了一个教师网络和一个学生网络。首先我们训练教师网络，然后使用蒸馏方法训练学生网络。

在蒸馏过程中，我们使用KL散度作为学生网络的损失函数，其中温度参数为2。我们使用教师网络的输出作为软目标，而不是硬目标（即真实标签），这样可以在训练过程中保留更多的信息，使得学生网络更容易学习到教师网络的知识。同时，我们使用温度参数来控制软目标的分布平滑程度，使得学生网络更容易学习到教师网络的知识。

希望这个示例能够帮助您开始使用Python和PyTorch编写蒸馏网络。