PyTorch 轻松撸一个神经网络，实现 AI 梦

人工智能

2023-10-04 12:18:47

在人工智能的世界里，神经网络犹如大脑的智慧核心，掌握着学习和推理的奥秘。在PyTorch官方教程的指导下，让我们一起撸一个属于自己的神经网络，开启一段精彩的AI之旅！

一、搭建神经网络框架

犹如盖房子需要打地基一般，构建神经网络需要搭好框架。PyTorch提供了torch.nn子模块，专门用于构建神经网络的各个组成部分，让我们像搭积木一样搭建神经网络。

二、构建输入层

输入层是神经网络接收外界信息的大门。我们可以使用torch.nn.Linear()来构建输入层。Linear()函数接收两个参数：输入特征数和输出特征数。

三、添加隐藏层

隐藏层是神经网络的智慧所在，负责处理和提取信息。我们可以使用torch.nn.Linear()来构建隐藏层。

四、输出层

输出层是神经网络给出的结果。我们可以使用torch.nn.Linear()来构建输出层。

五、激活函数

激活函数是神经网络的灵魂，决定了神经元的输出行为。我们可以使用torch.nn.ReLU()来添加激活函数。

六、训练神经网络

就像训练宠物一样，我们需要训练神经网络来学习和识别。我们可以使用torch.optim.SGD()来优化神经网络。

七、测试神经网络

训练完成之后，我们需要测试神经网络的性能。我们可以使用torch.nn.CrossEntropyLoss()来计算损失函数。

八、部署神经网络

训练和测试完成后，我们就可以部署神经网络，让它为我们服务。我们可以使用torch.jit.script()来将神经网络转换为TorchScript格式。

九、总结

PyTorch的神经网络搭建过程就像一场乐高积木搭建比赛，让我们一步一步地组装出属于自己的神经网络，开启人工智能探索之旅。只要掌握了搭建神经网络的技巧，我们就可以解决各种各样的问题，实现人工智能的无限可能！

项目实战

让我们一起来用PyTorch搭建一个神经网络，来识别手写数字。

导入必要的库

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

加载数据集

train_data = torchvision.datasets.MNIST(root='./data', train=True, download=True)
test_data = torchvision.datasets.MNIST(root='./data', train=False, download=True)

构建神经网络

class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(784, 100)
        self.fc2 = nn.Linear(100, 10)

    def forward(self, x):
        x = F.relu(self.fc1(x))
        x = self.fc2(x)
        return x

训练神经网络

net = Net()
optimizer = torch.optim.SGD(net.parameters(), lr=0.01)

for epoch in range(10):
    for i, (inputs, labels) in enumerate(train_data):
        # 展开输入数据
        inputs = inputs.view(inputs.shape[0], -1)

        # 前向传播
        outputs = net(inputs)

        # 计算损失函数
        loss = F.cross_entropy(outputs, labels)

        # 反向传播
        optimizer.zero_grad()
        loss.backward()

        # 更新权重
        optimizer.step()

测试神经网络

correct = 0
total = 0
with torch.no_grad():
    for i, (inputs, labels) in enumerate(test_data):
        # 展开输入数据
        inputs = inputs.view(inputs.shape[0], -1)

        # 前向传播
        outputs = net(inputs)

        # 计算准确率
        _, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
        total += labels.size(0)
        correct += (predicted == labels).sum().item()

print('准确率: {:.2f}%'.format(100 * correct / total))