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构建网络
我们可以通过torch.nn包来构建网络，现在你已经看过了autograd，nn在autograd的基础上定义模型和求微分。一个nn.Module包括很多层，forward方法返回output。
一个典型的训练过程包括这么几步：
1.定义一个网络结构包含一些可训练的额参数
2.为数据集制定输入iterata
3.通过网络计算Output
4.计算loss
5.反向传播计算梯度
6.更新权值
weight = weight - learning_rate * gradient定义一个网络
让我们来定义一个网络
import torch
import torch as nn
import torch.nn.functional as F
class Net(nn.Module):
def __init__(self):
super(Net,self).__init__(
#1 input image channel ,6output image channel ,5*5convolytion kernel
self.conv1 = nn.Conv2d(1,6,5)
self.conv2 = nn.Conv2d(6,16,5)
# an affine operation:y = Wx+b
self.fc1 = nn.Linear(16*5*5,120)
self.fc2 = nn.Linear(120,84)
self.fc3 = nn.Linear(84,10)
def forward(self,x):
#max pooling
x.F.max_pool2d(F.relu(self.conv1(x)),(2,2))
#2 = （2,2）
x.F.max_pool2d(F.relu(self.con2(x)),2)
x = x.view(-1,self.num_flat_features(x))
x = F.relu(self.fc1(x))
x = F.relu(self.fc2(x))
x = self.fc3(x)
return x
def num_flat_features(self,x):
size = x.size()[1:]
num_feature = 1
for s in size:
num_features *=s
return num_features
net = Net()
print(net)
out
Net(
(conv1): Conv2d(1, 6, kernel_size=(5, 5), stride=(1, 1))
(conv2): Conv2d(6, 16, kernel_size=(5, 5), stride=(1, 1))
(fc1): Linear(in_features=400, out_features=120, bias=True)
(fc2): Linear(in_features=120, out_features=84, bias=True)
(fc3): Linear(in_features=84, out_features=10, bias=True)
)我们只需定义forward和backward函数，会自动求导通过你定义的函数，你可以使用所有的Tensor操作在forward函数中。
我们使用net.parameters()函数返回可学习的参数
params = list(net.parameters())
print(len(params))
print(params[0].size()) # conv1's .weightout
10
torch.Size([6, 1, 5, 5])让我们试试32*32的输入节点，因为lenet网络的输入应该是32*32，为了在MNIST数据集上使用lenet我们需要将图片reshpe成32*32
input = torch.randn(1,1,32,32)
oyt = net(input)
print(out)out
tensor([[-0.1346, 0.0581, -0.0396, -0.1136, -0.1128, 0.0180, -0.1226,
-0.0419, -0.1150, 0.0278]])零化导数buffers所有的参数都会随机求导
net.zero_grad()
out.backward(torch.randn(1,10))torch.nn只支持mini-batch，而不是单个的样本
例如，nn.Conv2d输入是一个4维tensors
nSamples * nChannels * Height * Width如果你只有单个的样本，使用input.unsqueeze(0)增加一个假的batch维度
在后处理之前，让我们看看都学过什么类
Recap:
torch.Tensor - A multi-dimensional array with support for autograd operations like backward(). Also holds the gradient w.r.t. the tensor.
nn.Module - Neural network module. Convenient way of encapsulating parameters, with helpers for moving them to GPU, exporting, loading, etc.
nn.Parameter - A kind of Tensor, that is automatically registered as a parameter when assigned as an attribute to a Module.
autograd.Function - Implements forward and backward definitions of an autograd operation. Every Tensor operation, creates at least a single Function node, that connects to functions that created a Tensor and encodes its history.
目前，我们学习了:
1.定义一个神经网络
2.处理输入和使用后向传播
我们还需要学习:
1.计算loss
2.更新权值
loss Function
Loss function接受(output traget)对作为输入，计算一个反映到目标距离的值。
在nn这个包里面有很多loss function ，最简单的是nn.MSELoss,就是那输入与输出的均方误差。
举个例子
output = net(input)
target = torch.arrange(1,11)
target = target.view(1m-1)
criterion = nn.MSELoss()
loss = criterion(output,target)
print(loss)
Out:
tensor(39.1076)Backprop
为了反向传播我们需要做的仅仅是进行loss.backward()，我们需要清除现有的梯度
更新权值
最简单常用的更新权值的方法就是SGD（Stochastic Gradient Descent ）
weight = weight - learning_rata * gradiernt我们可以通过简单的代码实现上面的公式:
learning_rata = 0.01
for f in net.parameters():
f.data.sib_(f.grad.data * learining_rata)但是我们也可以使用不同的更新规则，像是 SGD, Nesterov-SGD, Adam, RMSProp, etc.
为了使用这些，我们需要torch.optim包，使用起来也很简单。
import torch.optim as optim
#creat you optimizer
optimizer = optim.SGD(net.parameters(),lr = 0.01)
#in your training loop:
optimizer.zero_grad()
output = net(input)
loss = criterion(output,target)
loss.backward()
optimizer.step()注意gradient必须清零
现在我们调用loss.backward()，并且看看con1的bias的前后差别
ner.zero_grad()
print('conv1.bias.grad before backward')
loss.backward()
print('conv1.bias.grad after backward')
piint(net.conv1.bias.grad)out
conv1.bias.grad before backward
tensor([ 0., 0., 0., 0., 0., 0.])
conv1.bias.grad after backward
tensor([ 0.1178, -0.0404, -0.0810, 0.0363, -0.0631, 0.1423])现在，我们看到了如何使用loss function
重要
torch包含很多的loss function和其他包，其余的文档可以看这里
http://pytorch.org/docs/nn
以上就是pytorch教程之网络的构建流程笔记的详细内容，更多关于pytorch教程的资料请关注编程网其它相关文章！
