使用PyTorch实现一个自定义神经网络：从基础到实践

使用PyTorch实现一个自定义神经网络：从基础到实践

引言

神经网络是深度学习的核心，而自定义神经网络可以让我们灵活地设计并优化模型架构以适应特定任务。在众多深度学习框架中，PyTorch 由于其动态计算图和灵活性，成为了最受欢迎的框架之一。尽管PyTorch提供了许多预定义的模型和工具，理解如何从头开始构建一个自定义神经网络对于每个深度学习从业者都是至关重要的能力。

本文将带领你一步步了解如何使用PyTorch实现一个自定义神经网络，从定义模型架构，到编写训练与评估代码，最后应用到实际数据集上，帮助你构建一个能够解决特定问题的深度学习模型。

目录

1. PyTorch基础简介
2. 自定义神经网络概念
3. 实现自定义神经网络
   • 定义网络结构
   • 初始化模型权重
   • 前向传播
4. 训练与优化
   • 数据加载
   • 损失函数与优化器
   • 训练循环
5. 模型评估与调优
   • 评估模型性能
   • 超参数调优
6. 总结