Pytorch入门——神经网络

最新推荐文章于 2025-07-06 18:27:25 发布

YongqiangGao

最新推荐文章于 2025-07-06 18:27:25 发布

阅读量4.7k

点赞数 1

CC 4.0 BY-SA版权

分类专栏： Pytorch 文章标签：神经网络 Pytorch

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/u010510350/article/details/77745183

本文以Lenet模型为例，详细介绍了Pytorch实现神经网络的训练过程，包括定义网络、损失函数、反向传播和权重更新。通过实例代码解析，帮助初学者理解如何在Pytorch中构建和训练神经网络。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

上一篇博客对Pytorch包中的变量和梯度有了初步了解，接下来进入正题——用Pytorch中的torch.nn包实现神经网络。

1.Pytorch实现神经网络的典型训练过程

在这里以Lenet模型为例，由两个卷积层，两个池化层，以及两个全连接层组成。卷积核大小为5*5，stride为1，采用MAX池化。以该网络分类数字图像为例：
这里写图片描述
Pytorch实现神经网络的典型训练过程如下：

定义具有一些可学习参数（权重）的神经网络
迭代输入数据
通过网络处理输入
计算损失
将梯度传播回到网络参数中
使用梯度下降更新网络权重， weight = weight - learning_rate * gradient

2.定义网络

Lenet模型的Pytorch代码如下：

class Net(nn.Module):

    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        # 1 input image channel, 6 output channels, 5x5 square convolution 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