神经网络 (NEURAL NETWORK)

神经网络可以通过 torch.nn 包来构建

上节课已经学习了 autograd ，nn 是在 autograd 的基础上定义和区分模型。一个 nn.Module 包含了层，和一个 forward(input) 来返回 output 。

以典型 LetNet-5 网络举例：

这是一个简单的前馈（feed-forward）网络。具有输入，将输入馈送到一层接一层，最后输出。

结构详解参考：Fly~~~

一个典型的神经网络训练过程包含以下几个方面：

定义神经网络的学习参数
迭代输入数据
通过网络处理输入数据
计算损失函数，也就是输出距离整理的距离
传递梯度反馈到网络的参数
更新网络的参数，典型更新规则是 weight = weight - learning_rate * gradient

定义网络 (Define the network)

让我们定义这个网络

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as Fclass Net(nn.Module):def __init__(self):super(Net, self).__init__()# 1 input image channel, 6 output channels, 3x3 square convolution# kernelself.conv1 = nn.Conv2d(1, 6, 3)self.conv2 = nn.Conv2d(6, 16, 3)# an affine operation: y = Wx + bself.fc1 = nn.Linear(16 * 6 * 6, 120)  # 6*6 from image dimensionself.fc2 = nn.Linear(120, 84)self.fc3 = nn.Linear(84, 10)def forward(self, x):# Max pooling over a (2, 2) windowx = F.max_pool2d(F.relu(self.conv1(x)), (2, 2))# If the size is a square you can only specify a single numberx = F.max_pool2d(F.relu(self.conv2(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 xdef num_flat_features(self, x):size = x.size()[1:]  # all dimensions except the batch dimensionnum_features = 1for s in size:num_features *= sreturn num_featuresnet = Net()
print(net)

输出：

Net((conv1): Conv2d(1, 6, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1))(conv2): Conv2d(6, 16, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1))(fc1): Linear(in_features=576, 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)
)

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