PyTorch 神经网络工具箱完全指南
在深度学习领域，PyTorch 凭借其灵活的动态计算图和简洁的 API 设计，成为了科研人员和工程师的首选框架之一。无论是构建简单的全连接网络，还是复现复杂的深度学习模型，掌握 PyTorch 的核心工具和建模方法都至关重要。本文将从神经网络的核心组件出发，详细讲解 PyTorch 中构建模型的多种方式，并通过实战案例带你实现经典的 ResNet18 网络，帮助你快速上手 PyTorch 建模与训练。
一、神经网络核心组件：理解深度学习的 "积木"
要构建一个神经网络，首先需要明确其核心组成部分。就像搭积木需要不同形状的模块一样，神经网络的功能实现也依赖于以下 4 个关键组件：
层 | 神经网络的基本结构，将输入张量转换为输出张量。 |
模型 | 层构成的网络。 |
损失函数 | 参数学习的目标函数，通过最小化损失函数来学习各种参数。 |
优化器 | 如何使损失函数最小，这就涉及到优化器。 |
这 4 个组件的协作流程可概括为：输入数据经过模型的层变换得到预测值 → 损失函数计算预测值与真实值的误差 → 优化器根据误差更新模型参数，形成一个完整的训练闭环。
二、PyTorch 构建网络的两大核心工具：nn.Module vs nn.functional
PyTorch 提供了两种主要工具来构建神经网络：nn.Module和nn.functional。二者功能有重叠，但使用场景和特性差异显著，掌握其区别是高效建模的关键。
nn.Module
继承自Module类，可自动提取可学习的参数。
适用于卷积层、全连接层、dropout层。
nn.functional
更像是纯函数。
适用于激活函数、池化层。
本质上：nn.Module是面向对象的类，需要实例化后使用；nn.functional是纯函数集合，可直接调用。
参数管理：nn.Module会自动处理参数的创建、存储和更新，无需手动干预；nn.functional则需要手动定义和传递参数，不提供参数管理功能。
容器兼容性：nn.Module可自然融入nn.Sequential等容器，便于构建复杂网络结构；nn.functional无法直接用于这些容器，代码复用性相对较弱。
状态切换：nn.Module（如 Dropout、BatchNorm）调用model.eval()后自动切换训练 / 测试状态；nn.functional需要手动传入状态参数（如training=True）来控制行为。
适用场景：nn.Module适合实现带可学习参数的层（如卷积层、全连接层）；nn.functional更适合无参数的操作（如激活函数、池化）或需要手动控制参数的场景。