PyTorch神经网络构建基础：深入理解nn.Module与全连接网络实践（五）

一、神经网络构建基础：为什么选择PyTorch？

PyTorch凭借其动态计算图（Dynamic Computation Graph）和直观的API设计，已成为深度学习领域的首选框架之一。其核心组件nn.Module提供了神经网络构建的标准化范式，使得从简单线性模型到复杂Transformer架构的开发都能保持代码的整洁性和可维护性。据2023年Stack Overflow开发者调查显示，PyTorch在科研领域的使用率已超过TensorFlow 2:1。

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二、nn.Module深度解析

2.1 类继承机制

所有自定义网络必须继承nn.Module，这是PyTorch实现神经网络模块化的基石。继承机制带来的核心优势包括：

class CustomNet(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()  # 关键！初始化父类
        self.layer = nn.Linear(10, 5)
    
    def forward(self, x):
        return self.layer(x)

代码解析：

• super().__init__()：确保父类正确初始化参数跟踪系统
• forward()：定义数据流向，禁止直接调用，应通过__call__()触发

2.2 参数管理机制

nn.Module自动跟踪所有通过nn.Parameter注册的参数：

for name, param in model.named_parameters():
    print(f"Parameter name: {
     name} | Shape: {
     param.shape}")

典型输出：

Parameter name: layer.weight | Shape: torch.Size([5, 10])
Parameter name: layer.bias | Shape: torch.Size([5])

2.3 设备管理

网络可一键切换CPU/GPU：

device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
model = CustomNet().to(device)  # 所有参数自动转移

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三、核心网络层详解

3.1 线性层（nn.Linear）

数学原理

$$\mathbf{y}=\mathbf{x}{\mathbf{W}}^T+\mathbf{b}$$

• $\mathbf{x}\in {\mathbb{R}}^{N\times in\_features}$：输入矩阵（N为批量大小）
• $\mathbf{W}\in {\mathbb{R}}^{out\_f}$