NAM:Pytorch实现

### 如何用Pytorch实现神经网络模型

#### 导入必要的库
为了使用 PyTorch 实现神经网络，首先需要导入一些基本的库。这些库提供了张量操作、自动微分等功能，这些都是构建和训练神经网络所必需的基础工具[^2]。

import torch
import torch.nn as nn

#### 继承 `nn.Module` 类并定义初始化方法
创建自定义神经网络的关键在于让模型继承 `nn.Module` 类，并重写其构造函数 (`__init__`) 和前向传播函数 (`forward`) 方法。通过这种方式可以灵活地设计各种类型的神经网络架构[^1]。

class SimpleNN(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
        super(SimpleNN, self).__init__()
        # 定义各层参数
        self.fc1 = nn.Linear(input_size, hidden_size)
        self.relu = nn.ReLU()
        self.fc2 = nn.Linear(hidden_size, output_size)

    def forward(self, x):
        out = self.fc1(x)
        out = self.relu(out)
        out = self.fc2(out)
        return out

上述代码片段展示了一个简单的两层全连接神经网络(`SimpleNN`) 的定义过程。该网络接收输入尺寸为 `input_size` 的数据，在经过一层线性变换后应用 ReLU 激活函数处理中间表示，最后再经由另一层线性映射得到最终输出结果[^4]。

#### 设置损失函数与优化器
除了建立好模型本身外，还需要指定合适的损失计算方式（Loss Function）以及更新权重的方法即优化算法(Optimizer)，以便能够有效地调整模型参数来最小化预测误差[^3]。

criterion = nn.CrossEntropyLoss()  # 对于多类别分类问题常用交叉熵作为loss function
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)  # Adam是一种常用的梯度下降法变种

#### 训练循环
有了前面准备好的组件之后就可以进入实际的学习阶段——迭代整个数据集多次执行反向传播从而不断改进模型性能了；每一次完整的遍历称为一个 epoch 。在此期间会持续监控验证集上的表现以防止过拟合现象发生。

for epoch in range(num_epochs):  
    for i, (images, labels) in enumerate(train_loader):   
        images = images.view(-1, 28*28).to(device)
        labels = labels.to(device)

        outputs = model(images)
        loss = criterion(outputs, labels)

        optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        optimizer.step()

        if (i+1) % 100 == 0:
            print ('Epoch [{}/{}], Step [{}/{}], Loss: {:.4f}' .format(epoch+1, num_epochs, i+1, total_step, loss.item()))

这段伪代码展示了典型的训练流程框架，其中包含了获取批次样本、正向传递获得预测值、依据真实标签计算当前 batch 上平均错误程度(loss value)、清零累积梯度、基于新产生的 error 反馈调节内部参数等一系列核心步骤。