PyTorch 神经网络构建方法总结
在深度学习中，PyTorch 提供了多种灵活的方式来构建神经网络。本文基于《Pytorch 神经网络工具箱》PPT 内容，总结了从简单到复杂的几种网络构建方法。
一、神经网络核心组件
- 层：基本数据变换单元
- 模型：层的有序组合
- 损失函数：优化目标，衡量预测与真实值差距
- 优化器：更新参数以最小化损失
二、PyTorch 构建工具
1. nn.Module
- 构建自定义模型的基类
- 自动管理可学习参数
- 适用于卷积层、全连接层等带参数层
2. nn.functional
- 纯函数式接口
- 适用于激活函数、池化层等无参数操作
- 需手动管理参数和状态
三、模型构建方法
方法一：直接继承 nn.Module
最灵活的方式，通过定义 forward 方法完全控制数据流动路径。适合需要复杂计算逻辑的场景。
方法二：使用 nn.Sequential
将层按顺序串联，适合简单线性结构：
- 可变参数方式：代码简洁但层无名
- add_module 方式：可为每层命名
- OrderedDict 方式：同时保证顺序和命名
方法三：结合 nn.Module 与容器
- nn.Sequential 容器：将相关层分组，提高代码可读性
- nn.ModuleList：像列表一样管理层，适合动态构建
- nn.ModuleDict：以字典形式存储层，便于按名称调用
四、自定义网络模块
以 ResNet 为例，展示如何构建复杂模块：
残差块设计
- 基础块：输入可直接与输出相加
- 下采样块：通过 1×1 卷积调整维度，使输入输出形状匹配
ResNet18 构建思路
- 起始层：7×7 卷积 + 批归一化 + 最大池化
- 主体：四个阶段，每个阶段包含多个残差块
- 结尾：全局池化 + 全连接层输出分类结果
五、模型训练流程
- 加载并预处理数据
- 定义损失函数（如交叉熵损失）
- 选择优化器（如 Adam、SGD）
- 训练循环：前向传播→计算损失→反向传播→参数更新
- 验证评估：在测试集上评估性能
- 结果可视化与分析
六、实践建议
- 简单线性结构用nn.Sequential
- 复杂逻辑用自定义 nn.Module
- 动态网络优先考虑ModuleList/ModuleDict
- 大型网络考虑模块化设计，便于复用和扩展
七、总结
PyTorch 提供了从简单到复杂的多种网络构建方式，选择合适的方法可以显著提高代码的可读性和可维护性。无论是快速原型设计还是复杂架构实现，PyTorch 都提供了简洁而强大的工具支持。