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构建神经网络
神经网络由对数据执行操作的层/模块组成。torch.nn 命名空间提供了构建您自己的神经网络所需的所有构建模块。PyTorch 中的每个模块都是 nn.Module 的子类。神经网络本身也是一个由其他模块（层）组成的模块。这种嵌套结构使得构建和管理复杂的架构变得容易。
在接下来的部分中，我们将构建一个神经网络来对 FashionMNIST 数据集中的图像进行分类。
importos
importtorch
fromtorchimport nn
fromtorch.utils.dataimport DataLoader
fromtorchvisionimport datasets, transforms
获取训练设备
我们希望能够在 加速器 上训练我们的模型，例如 CUDA、MPS、MTIA 或 XPU。如果当前加速器可用，我们将使用它。否则，我们将使用 CPU。
device = torch.accelerator.current_accelerator().type if torch.accelerator.is_available() else "cpu"
print(f"Using {device} device")
Using cuda device
定义类
我们通过继承 nn.Module 来定义我们的神经网络，并在 __init__ 中初始化神经网络层。每个 nn.Module 子类都在 forward 方法中实现对输入数据的操作。
classNeuralNetwork(nn.Module):
def__init__(self):
super().__init__()
self.flatten = nn.Flatten()
self.linear_relu_stack = nn.Sequential(
nn.Linear(28*28, 512),
nn.ReLU(),
nn.Linear(512, 512),
nn.ReLU(),
nn.Linear(512, 10),
)
defforward(self, x):
x = self.flatten(x)
logits = self.linear_relu_stack(x)
return logits
我们创建了一个 NeuralNetwork 的实例，并将其移动到 device 上，然后打印其结构。
model = NeuralNetwork().to(device)
print(model)
NeuralNetwork(
(flatten): Flatten(start_dim=1, end_dim=-1)
(linear_relu_stack): Sequential(
(0): Linear(in_features=784, out_features=512, bias=True)
(1): ReLU()
(2): Linear(in_features=512, out_features=512, bias=True)
(3): ReLU()
(4): Linear(in_features=512, out_features=10, bias=True)
)
)
要使用模型，我们将输入数据传递给它。这会执行模型的forward方法，以及一些后台操作。不要直接调用model.forward()！
对输入数据调用模型会返回一个二维张量，其中dim=0对应每个类的10个原始预测值，dim=1对应每个输出的各个值。我们通过将其传递给nn.Softmax模块的实例来获得预测概率。
X = torch.rand(1, 28, 28, device=device)
logits = model(X)
pred_probab = nn.Softmax(dim=1)(logits)
y_pred = pred_probab.argmax(1)
print(f"Predicted class: {y_pred}")
Predicted class: tensor([7], device='cuda:0')
模型层
让我们来分解 FashionMNIST 模型中的各个层。为了说明这一点，我们将选取一个包含 3 张 28x28 大小图像的样本小批次，并观察它在通过网络时的变化。
input_image = torch.rand(3,28,28)
print(input_image.size())
torch.Size([3, 28, 28])
nn.Flatten
我们初始化 nn.Flatten 层，将每个 2D 28x28 图像转换为一个连续的 784 像素值数组（保持小批量维度，即 dim=0）。
flatten = nn.Flatten()
flat_image = flatten(input_image)
print(flat_image.size())
torch.Size([3, 784])
nn.Linear
线性层 是一个模块，它使用其存储的权重和偏置对输入进行线性变换。
layer1 = nn.Linear(in_features=28*28, out_features=20)
hidden1 = layer1(flat_image)
print(hidden1.size())
torch.Size([3, 20])
nn.ReLU
非线性激活函数在模型的输入和输出之间创建复杂的映射关系。它们在线性变换之后应用，以引入非线性，帮助神经网络学习各种现象。
在本模型中，我们在线性层之间使用了 nn.ReLU，但还有其他激活函数可用于在模型中引入非线性。
print(f"Before ReLU: {hidden1}\n\n")
hidden1 = nn.ReLU()(hidden1)
print(f"After ReLU: {hidden1}")
Before ReLU: tensor([[ 0.4158, -0.0130, -0.1144, 0.3960, 0.1476, -0.0690, -0.0269, 0.2690,
0.1353, 0.1975, 0.4484, 0.0753, 0.4455, 0.5321, -0.1692, 0.4504,
0.2476, -0.1787, -0.2754, 0.2462],
[ 0.2326, 0.0623, -0.2984, 0.2878, 0.2767, -0.5434, -0.5051, 0.4339,
0.0302, 0.1634, 0.5649, -0.0055, 0.2025, 0.4473, -0.2333, 0.6611,
0.1883, -0.1250, 0.0820, 0.2778],
[ 0.3325, 0.2654, 0.1091, 0.0651, 0.3425, -0.3880, -0.0152, 0.2298,
0.3872, 0.0342, 0.8503, 0.0937, 0.1796, 0.5007, -0.1897, 0.4030,
0.1189, -0.3237, 0.2048, 0.4343]], grad_fn=<AddmmBackward0>)
After ReLU: tensor([[0.4158, 0.0000, 0.0000, 0.3960, 0.1476, 0.0000, 0.0000, 0.2690, 0.1353,
0.1975, 0.4484, 0.0753, 0.4455, 0.5321, 0.0000, 0.4504, 0.2476, 0.0000,
0.0000, 0.2462],
[0.2326, 0.0623, 0.0000, 0.2878, 0.2767, 0.0000, 0.0000, 0.4339, 0.0302,
0.1634, 0.5649, 0.0000, 0.2025, 0.4473, 0.0000, 0.6611, 0.1883, 0.0000,
0.0820, 0.2778],
[0.3325, 0.2654, 0.1091, 0.0651, 0.3425, 0.0000, 0.0000, 0.2298, 0.3872,
0.0342, 0.8503, 0.0937, 0.1796, 0.5007, 0.0000, 0.4030, 0.1189, 0.0000,
0.2048, 0.4343]], grad_fn=<ReluBackward0>)
nn.Sequential
nn.Sequential 是一个有序的模块容器。数据会按照定义的顺序依次通过所有模块。您可以使用顺序容器快速构建一个网络，例如 seq_modules。
seq_modules = nn.Sequential(
flatten,
layer1,
nn.ReLU(),
nn.Linear(20, 10)
)
input_image = torch.rand(3,28,28)
logits = seq_modules(input_image)
nn.Softmax
神经网络的最后一个线性层返回 logits —— 即 [-∞, ∞] 范围内的原始值 —— 这些值会被传递给 nn.Softmax 模块。logits 会被缩放到 [0, 1] 范围内的值，表示模型对每个类别的预测概率。dim 参数指示了这些值必须在哪个维度上求和为 1。
softmax = nn.Softmax(dim=1)
pred_probab = softmax(logits)
模型参数
神经网络中的许多层都是参数化的，即在训练过程中会优化相关联的权重和偏置。通过继承 nn.Module，模型对象内部定义的所有字段都会自动被跟踪，并且可以通过模型的 parameters() 或 named_parameters() 方法访问所有参数。
在这个示例中，我们遍历每个参数，并打印其大小和值的预览。
print(f"Model structure: {model}\n\n")
for name, param in model.named_parameters():
print(f"Layer: {name} | Size: {param.size()} | Values : {param[:2]}\n")
Model structure: NeuralNetwork(
(flatten): Flatten(start_dim=1, end_dim=-1)
(linear_relu_stack): Sequential(
(0): Linear(in_features=784, out_features=512, bias=True)
(1): ReLU()
(2): Linear(in_features=512, out_features=512, bias=True)
(3): ReLU()
(4): Linear(in_features=512, out_features=10, bias=True)
)
)
Layer: linear_relu_stack.0.weight | Size: torch.Size([512, 784]) | Values : tensor([[ 0.0273, 0.0296, -0.0084, ..., -0.0142, 0.0093, 0.0135],
[-0.0188, -0.0354, 0.0187, ..., -0.0106, -0.0001, 0.0115]],
device='cuda:0', grad_fn=<SliceBackward0>)
Layer: linear_relu_stack.0.bias | Size: torch.Size([512]) | Values : tensor([-0.0155, -0.0327], device='cuda:0', grad_fn=<SliceBackward0>)
Layer: linear_relu_stack.2.weight | Size: torch.Size([512, 512]) | Values : tensor([[ 0.0116, 0.0293, -0.0280, ..., 0.0334, -0.0078, 0.0298],
[ 0.0095, 0.0038, 0.0009, ..., -0.0365, -0.0011, -0.0221]],
device='cuda:0', grad_fn=<SliceBackward0>)
Layer: linear_relu_stack.2.bias | Size: torch.Size([512]) | Values : tensor([ 0.0148, -0.0256], device='cuda:0', grad_fn=<SliceBackward0>)
Layer: linear_relu_stack.4.weight | Size: torch.Size([10, 512]) | Values : tensor([[-0.0147, -0.0229, 0.0180, ..., -0.0013, 0.0177, 0.0070],
[-0.0202, -0.0417, -0.0279, ..., -0.0441, 0.0185, -0.0268]],
device='cuda:0', grad_fn=<SliceBackward0>)
Layer: linear_relu_stack.4.bias | Size: torch.Size([10]) | Values : tensor([ 0.0070, -0.0411], device='cuda:0', grad_fn=<SliceBackward0>)