一个神经网络的典型训练过程如下：

1. 定义包含一些可学习参数(或者叫权重）的神经网络
2. 在输入数据集上迭代
3. 通过网络处理输入
4. 计算 loss (输出和正确答案的距离）
5. 将梯度反向传播给网络的参数
6. 更新网络的权重，一般使用一个简单的规则：weight = weight - learning_rate * gradient

LeNet

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F


class Net(nn.Module):

    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        # 输入图像channel：1；输出channel：6；5x5卷积核
        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 forward(self, x):
        # 2x2 Max pooling
        x = F.max_pool2d(F.relu(self.conv1(x)), (2, 2))
        # 如果是方阵,则可以只使用一个数字进行定义
        x = 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 x

    def num_flat_features(self, x):
        size = x.size()[1:]  # 除去批处理维度的其他所有维度
        num_features = 1
        for s in size:
            num_features *= s
        return num_features


net = Net()
print(net)

Net(
  (conv1): Conv2d(1, 6, kernel_size=(5, 5), stride=(1, 1))
  (conv2): Conv2d(6, 16, kernel_size=(5, 5), stride=(1, 1))
  (fc1): Linear(in_features=400, 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)
)

我们只需要定义 forward 函数，backward函数会在使用autograd时自动定义，backward函数用来计算导数。我们可以在 forward 函数中使用任何针对张量的操作和计算。

一个模型的可学习参数可以通过net.parameters()返回

params = list(net.parameters())
print(len(params))
print(params[0].size())  # conv1的权重

10
torch.Size([6, 1, 5, 5])

让我们尝试一个随机的 32x32 的输入。注意:这个网络 (LeNet）的期待输入是 32x32 的张量。如果使用 MNIST 数据集来训练这个网络，要把图片大小重新调整到 32x32。

input = torch.randn(1, 1, 32, 32)
out = net(input)
print(out)

tensor([[-0.0921,  0.0474,  0.0372, -0.0836, -0.1015, -0.0173,  0.0596,  0.0553,
         -0.1055,  0.1675]], grad_fn=<AddmmBackward0>)

清零所有参数的梯度缓存，然后进行随机梯度的反向传播：

net.zero_grad()
out.backward(torch.randn(1, 10))

注意：torch.nn只支持小批量处理 (mini-batches）。整个 torch.nn 包只支持小批量样本的输入，不支持单个样本的输入。比如，nn.Conv2d 接受一个4维的张量，即nSamples x nChannels x Height x Width如果是一个单独的样本，只需要使用input.unsqueeze(0) 来添加一个“假的”批大小维度。

• torch.Tensor - 一个多维数组，支持诸如backward()等的自动求导操作，同时也保存了张量的梯度。

• nn.Module- 神经网络模块。是一种方便封装参数的方式，具有将参数移动到GPU、导出、加载等功能。

• nn.Parameter- 张量的一种，当它作为一个属性分配给一个Module时，它会被自动注册为一个参数。

• autograd.Function - 实现了自动求导前向和反向传播的定义，每个Tensor至少创建一个Function节点，该节点连接到创建Tensor的函数并对其历史进行编码。

PyTorch 中的 AlexNet

AlexNet 是 Hinton 和他的学生等人在 2012 年提出的卷积神经网络，以高出第二名 10 多个百分点的准确率获得 ImageNet 分类任务冠军，从此卷积神经网络开始在世界上流行，是划时代的贡献。

AlexNet 特点如下：

• 采用 ReLU 替换饱和激活 函数，减轻梯度消失
• 采用 LRN (Local Response Normalization) 对数据进行局部归一化，减轻梯度消失
• 采用 Dropout 提高网络的鲁棒性，增加泛化能力
• 使用 Data Augmentation，包括 TenCrop 和一些色彩修改

AlexNet 的网络结构可以分为两部分：features 和 classifier。

在PyTorch的计算机视觉库torchvision.models中的 AlexNet 的代码中，使用了nn.Sequential 来封装网络层。

class AlexNet(nn.Module):

    def __init__(self, num_classes=1000):
        super(AlexNet, self).__init__()
        self.features = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(1, 96, 11, 4), # in_channels, out_channels, kernel_size, stride, padding
            nn.ReLU(),
            nn.MaxPool2d(3, 2), # kernel_size, stride
            # 减小卷积窗口，使用填充为2来使得输入与输出的高和宽一致，且增大输出通道数
            nn.Conv2d(96, 256, 5, 1, 2),
            nn.ReLU(),
            nn.MaxPool2d(3, 2),
            # 连续3个卷积层，且使用更小的卷积窗口。除了最后的卷积层外，进一步增大了输出通道数。
            # 前两个卷积层后不使用池化层来减小输入的高和宽
            nn.Conv2d(256, 384, 3, 1, 1),
            nn.ReLU(),
            nn.Conv2d(384, 384, 3, 1, 1),
            nn.ReLU(),
            nn.Conv2d(384, 256, 3, 1, 1),
            nn.ReLU(),
            nn.MaxPool2d(3, 2)
        )
        self.avgpool = nn.AdaptiveAvgPool2d((6, 6))
        self.classifier = nn.Sequential(
            nn.Dropout(),
            nn.Linear(256 * 6 * 6, 4096),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.Dropout(),
            nn.Linear(4096, 4096),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.Linear(4096, num_classes),
        )

    def forward(self, x):
        x = self.features(x)
        x = self.avgpool(x)
        x = torch.flatten(x, 1)
        x = self.classifier(x)
        return x