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PyTorch 神经网络工具箱核心知识梳理

news 2025/9/23 8:06:01

一、神经网络核心组件

神经网络的构建与训练依赖四大核心组件，各组件功能明确且相互配合，构成完整的模型运行体系：

组件	核心功能
层（Layer）	神经网络的基本结构单元，负责将输入张量通过数据变换（如卷积、线性运算）转换为输出张量。
模型（Model）	由多个层按特定逻辑组合而成的网络结构，是实现任务（分类、回归等）的核心载体。
损失函数	定义参数学习的目标函数，量化模型预测值（Y'）与真实值（Y）的差异，是参数优化的依据。
优化器	采用特定算法（如 SGD、Adam）最小化损失函数，实现模型参数（权重等）的迭代更新。

二、构建神经网络的主要工具

PyTorch 提供nn.Module和nn.functional两大核心工具，二者在用法和场景上存在显著差异：

1. 核心工具对比

维度	nn.Module	nn.functional
本质	面向对象的模块，继承自`nn.Module`基类	纯函数式接口
典型应用	卷积层（`nn.Conv2d`）、全连接层（`nn.Linear`）、dropout 层（`nn.Dropout`）	激活函数（`F.relu`）、池化层（`F.max_pool2d`）、损失计算（`F.cross_entropy`）
用法规范	需先实例化并传入参数，再以函数调用方式传入数据（如`layer = nn.Linear(10,2); layer(x)`）	直接调用函数并传入数据及参数（如`F.linear(x, weight, bias)`）
参数管理	自动定义和管理`weight`、`bias`等可学习参数	需手动定义和传入`weight`、`bias`，不利于代码复用
容器兼容性	可与`nn.Sequential`等模型容器无缝结合	无法与`nn.Sequential`等容器结合
状态转换（如 dropout）	调用`model.eval()`后自动切换训练 / 测试状态	需手动控制状态，无自动转换功能

三、模型构建的三种核心方式

PyTorch 支持多种模型构建方式，可根据模型复杂度和模块化需求选择：

1. 继承`nn.Module`基类构建（灵活度最高）

适用于复杂模型，需手动定义层结构和正向传播逻辑，核心步骤包括：

定义模型类并继承nn.Module；
在__init__方法中初始化各层组件（如全连接层、批归一化层）；
实现forward方法定义数据流向（正向传播过程）。

代码示例片段：

python

运行

import torch
from torch import nn
import torch.nn.functional as Fclass Model_Seq(nn.Module):def __init__(self, in_dim, n_hidden_1, n_hidden_2, out_dim):super(Model_Seq, self).__init__()self.flatten = nn.Flatten()self.linear1 = nn.Linear(in_dim, n_hidden_1)self.bn1 = nn.BatchNorm1d(n_hidden_1)self.linear2 = nn.Linear(n_hidden_1, n_hidden_2)self.bn2 = nn.BatchNorm1d(n_hidden_2)self.out = nn.Linear(n_hidden_2, out_dim)def forward(self, x):x = self.flatten(x)x = F.relu(self.bn1(self.linear1(x)))x = F.relu(self.bn2(self.linear2(x)))x = F.softmax(self.out(x), dim=1)return x

2. 使用`nn.Sequential`按层顺序构建（简洁高效）

适用于线性堆叠的简单模型，无需手动定义forward方法，支持三种实现方式：

可变参数方式：直接传入层实例，无法指定层名称；
python
运行
```
Seq_arg = nn.Sequential(nn.Flatten(),nn.Linear(in_dim, n_hidden_1),nn.ReLU()
)
```
add_module方法：通过add_module("层名称", 层实例)指定层名称；
OrderedDict方法：通过有序字典传入（键为层名称，值为层实例），保证层顺序。

3. 继承`nn.Module`结合模型容器构建（模块化兼顾灵活）

将模型拆分为多个子模块，通过nn.Sequential、nn.ModuleList、nn.ModuleDict等容器管理，平衡模块化与灵活性：

nn.Sequential容器：按顺序封装子模块，适合固定流程的子网络；
nn.ModuleList容器：以列表形式存储层，支持索引访问，适合动态调整层数量；
nn.ModuleDict容器：以字典形式存储层，通过键名访问，适合灵活控制层顺序。

nn.ModuleDict实现示例片段：

python

运行

class Model_dict(nn.Module):def __init__(self, in_dim, n_hidden_1, n_hidden_2, out_dim):super(Model_dict, self).__init__()self.layers_dict = nn.ModuleDict({"flatten": nn.Flatten(),"linear1": nn.Linear(in_dim, n_hidden_1),"relu": nn.ReLU(),"out": nn.Linear(n_hidden_2, out_dim)})def forward(self, x):layers = ["flatten", "linear1", "relu", "out"]  # 手动定义执行顺序for layer in layers:x = self.layers_dict[layer](x)return x

四、自定义网络模块（以 ResNet 为例）

对于复杂网络结构（如残差网络 ResNet），可通过自定义模块实现复用，核心包括两种残差块：

基础残差块（RestNetBasicBlock）：输入与输出形状一致，直接将输入与卷积输出相加后激活；
下采样残差块（RestNetDownBlock）：通过 1×1 卷积调整输入通道数和分辨率，确保输入与输出可相加。

将两种模块组合可构建 ResNet18 等经典网络，示例如下：

python

运行

class RestNet18(nn.Module):def __init__(self):super(RestNet18, self).__init__()self.conv1 = nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=7, stride=2, padding=3)self.layer1 = nn.Sequential(RestNetBasicBlock(64, 64, 1), RestNetBasicBlock(64, 64, 1))self.layer2 = nn.Sequential(RestNetDownBlock(64, 128, [2, 1]), RestNetBasicBlock(128, 128, 1))# 后续layer3、layer4及全连接层省略...def forward(self, x):# 正向传播逻辑省略...return out