pytorch学习——神经网络的搭建及训练
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发布时间：2024-09-17 04:55
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时间：2024-10-05 13:47
PyTorch作为神经网络开发的有力工具，其直观的API设计使得神经网络的构建和训练过程更为简化。本文将概述如何利用PyTorch搭建和训练一个基本的MLP网络。
1. 网络模型构建
PyTorch的nn.Module类为神经网络构建提供便利，如构建一个4层全连接，3层sigmoid激活的MLP网络，代码如下：
class MyModel(nn.Module):
def __init__(self):
super(MyModel, self).__init__()
# ... 网络结构定义 ...
def forward(self, input):
# ... 前向传播逻辑 ...
nn.Module的继承和torch.nn.functional模块的使用，使得网络定义变得直观且功能强大。
2. 模型训练流程
训练过程包括数据准备、损失计算和优化。数据通常以tensor形式提供，如input tensor和label tensor。使用批处理训练能提高效率和稳定性。
2.1 数据准备与损失计算
通过torch.utils.data工具将数据转换为批次，如:
for input_data, label_data in data_loader:
# ... 训练逻辑 ...
这里的`data_loader`是一个按批次读取数据的迭代器。
2.2 梯度传递与优化
计算损失后，调用backward和优化器进行梯度更新:
loss.backward()
optimizer.step()
3. 模型预测
训练好的模型用于预测时，使用no_grad()来关闭梯度追踪:
with torch.no_grad():
predictions = model(input_data)
