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pytorch如何搭建一个最简单的模型，(pytorch如何搭建神经网络)
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在 PyTorch 中，可以使用 torch.nn 模块来搭建深度学习模型。具体步骤如下：
定义一个继承自 torch.nn.Module 的类，这个类将作为我们自己定义的模型。
在类的构造函数 __init__() 中定义网络的各个层和参数。可以使用 torch.nn 模块中的各种层，如 Conv2d、BatchNorm2d、Linear 等。
在类中定义前向传播函数 forward()，实现模型的具体计算过程。
将模型部署到 GPU 上，可以使用 model.to(device) 将模型移动到指定的 GPU 设备上。
二、简单的例子
下面是一个简单的例子，演示了如何使用 torch.nn 模块搭建一个简单的全连接神经网络：
import torch.nn as nnclass MyNet(nn.Module): def __init__(self): super(MyNet, self).__init__() self.fc1 = nn.Linear(784, 512) self.relu = nn.ReLU() self.fc2 = nn.Linear(512, 10) def forward(self, x): x = x.view(-1, 784) x = self.fc1(x) x = self.relu(x) x = self.fc2(x) return xMyNet 的神经网络类，它继承自 torch.nn.Module。在构造函数 __init__() 中定义了两个全连接层，一个 ReLU 激活函数，并将它们作为网络的成员变量。在前向传播函数 forward() 中，首先将输入的图像数据 x 压成一维向量，然后依次经过两个全连接层和一个 ReLU 激活函数，最终得到模型的输出结果。
在模型训练之前，需要将模型部署到 GPU 上，可以使用以下代码将模型移动到 GPU 上：
device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")model = MyNet().to(device)如何将loss函数添加到模型中去呢？在 PyTorch 中，通常将损失函数作为单独的对象来定义，并在训练过程中手动计算和优化损失。为了将损失函数添加到模型中，需要在模型类中添加一个成员变量，然后在前向传播函数中计算损失。
下面是一个例子，演示了如何在模型中添加交叉熵损失函数：
import torch.nn as nnclass MyNet(nn.Module): def __init__(self): super(MyNet, self).__init__() self.fc1 = nn.Linear(784, 512) self.relu = nn.ReLU() self.fc2 = nn.Linear(512, 10) self.loss_fn = nn.CrossEntropyLoss() def forward(self, x, y): x = x.view(-1, 784) x = self.fc1(x) x = self.relu(x) x = self.fc2(x) loss = self.loss_fn(x, y) return x, loss在模型类 MyNet 的构造函数中添加了一个成员变量 self.loss_fn，它是交叉熵损失函数。在前向传播函数 forward() 中，传入两个参数 x 和 y，其中 x 是输入图像数据，y 是对应的标签。在函数中先执行正向传播计算，然后计算交叉熵损失，并将损失值作为输出返回。
实际训练代码在实际训练过程中，首先将模型输出结果 x 和标签 y 传入前向传播函数 forward() 中计算损失，然后使用优化器更新模型的权重和偏置。代码如下：
model = MyNet()optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)for inputs, labels in data_loader: inputs = inputs.to(device) labels = labels.to(device) optimizer.zero_grad() outputs, loss = model(inputs, labels) loss.backward() optimizer.step()在上面的代码中，使用随机梯度下降优化器 torch.optim.SGD 来更新模型的参数。在每个批次中，首先将输入数据和标签移动到 GPU 上，然后使用 optimizer.zero_grad() 将梯度清零。接着执行前向传播计算，并得到损失值 loss。最后使用 loss.backward() 计算梯度并执行反向传播，使用 optimizer.step() 更新模型参数。
2023.03.27更新 完整的代码
# -*-coding:utf-8-*-# !/usr/bin/env python# @Time : 2023/3/27 上午11:00# @Author : loveinfall uestc# @File : csdn_test_.py# @Description :import torchimport torch.nn as nnimport torch.utils.data as dataimport cv2####################### model ###########################class MyNet(nn.Module): def __init__(self): super(MyNet, self).__init__() self.fc1 = nn.Linear(784, 512) self.relu = nn.ReLU() self.fc2 = nn.Linear(512, 10) def forward(self, x): x = x.view(-1, 784) x = self.fc1(x) x = self.relu(x) x = self.fc2(x) return x###################### end ############################################### loss 函数 #############################loss_fn = nn.CrossEntropyLoss()################## end #################################################### dataloader 需要自己构建 ############class image_folder(data.Dataset): def __init__(self): self.image_dirs = []#构造数据读取路径列表 self.label_dirs = [] def __getitem__(self,index): image = cv2.imread(self.image_dirs[index]) label = 'read data'#根据实际情况，写 return image,label def __len__(self): return 'len(data)'train_dataset = image_folder()data_loader = data.DataLoader( train_dataset, batch_size=3, shuffle=True, num_workers=2, pin_memory=True)#################### end ##################################################### train #######################@#####device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")model = MyNet().to(device)optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)for inputs, labels in data_loader: inputs = inputs.to(device) labels = labels.to(device) optimizer.zero_grad() outputs = model(inputs) loss = loss_fn(outputs,labels) loss.backward() optimizer.step()上一篇：【Vue】图片拉近、全屏背景实战经验总结(vue图片点击放大)
