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1.构建神经网络

在 pytorch 中定义深度神经网络其实就是层堆叠的过程，继承自nn.Module，实现两个方法：

• __init__方法中定义网络中的层结构，主要是全连接层，并进行初始化。
• forward方法，在实例化模型的时候，底层会自动调用该函数。该函数中可以定义学习率，为初始化定义的layer传入数据等。

我们来构建如下图所示的神经网络模型：

编码设计如下：

1. 第1个隐藏层：权重初始化采用标准化的xavier初始化 激活函数使用sigmoid。
2. 第2个隐藏层：权重初始化采用标准化的He初始化 激活函数采用relu。
3. out输出层线性层 假若二分类，采用softmax做数据归一化。

# 创建神经网络
import torch
import torch.nn as nn
# pip install torchsummary
from torchsummary import summary # 计算模型参数，查看模型结构 pip install torchsummary
# 创建神经网络模型类
class Model(nn.Module):# 初始化属性值def __init__(self):# 调用父类的初始化属性值super(Model, self).__init__()# 创建第一个隐藏层模型，3个输入特征，3个输出特征self.linear1 = nn.Linear(3, 3)# 初始化权重 xavier 均匀分布初始化nn.init.xavier_uniform_(self.linear1.weight)# 创建第二个隐藏层，3个输入特征（上一层的输出特征）,2个输出特征self.linear2 = nn.Linear(3, 2)# 初始化权重 kaiming 正太分布初始化nn.init.kaiming_normal_(self.linear2.weight)# 创建输出层模型self.out = nn.Linear(2, 2)# 创建向前传播方法，自动执行 forward()方法def forward(self, x):# 数据经过第一个线性层x = self.linear1(x)# 使用 sigmoid 激活函数x = torch.sigmoid(x)# 数据经过第二个线性层x = self.linear2(x)# 使用 relu 激活函数x = torch.relu(x)# 数据经过输出层x = self.out(x)# 使用 softmax 激活函数# dim=-1：每一维度行数据相机为1x = torch.softmax(x, dim=-1)return xif __name__ == '__main__':# 实例化model对象model = Model()# 随机产生数据data = torch.randn(5,3)print('data.shape',data.shape)# 数据经过神经网络模型训练out = model(data)print('out.shape',out.shape)# 计算模型参数# 计算每层每个神经元的 w 和 b 个数总和summary(model,input_size=(3,),batch_size=5)# 查看模型参数print("======查看模型参数w和b======")for name, param in model.named_parameters():print(name, param)

• 神经网络的输入数据是为[batch_size, in_features]的张量经过网络处理后获取了[batch_size, out_features]的输出张量。

• 在上述例子中，batch_size=5, in_features=3,out_features=2,结果如下所示：

  data.shape torch.Size([5, 3])
  out.shape torch.Size([5, 2])
  

  模型参数输出：

  ----------------------------------------------------------------Layer (type)               Output Shape         Param #
  ================================================================Linear-1                     [5, 3]              12Linear-2                     [5, 2]               8Linear-3                     [5, 2]               6
  ================================================================
  Total params: 26
  Trainable params: 26
  Non-trainable params: 0
  ----------------------------------------------------------------
  Input size (MB): 0.00
  Forward/backward pass size (MB): 0.00
  Params size (MB): 0.00
  Estimated Total Size (MB): 0.00
  ----------------------------------------------------------------
  ======查看模型参数w和b======
  linear1.weight Parameter containing:
  tensor([[ 0.3857,  0.4809, -0.0346],[ 0.3645,  0.2803, -0.6291],[ 0.1999, -0.6617,  0.7724]], requires_grad=True)
  linear1.bias Parameter containing:
  tensor([0.3084, 0.5636, 0.4501], requires_grad=True)
  linear2.weight Parameter containing:
  tensor([[ 0.1063,  0.7494,  0.4311],[-1.4152,  0.3396, -0.8590]], requires_grad=True)
  linear2.bias Parameter containing:
  tensor([-0.3771,  0.2937], requires_grad=True)
  out.weight Parameter containing:
  tensor([[-0.6012,  0.4727],[-0.2953, -0.5854]], requires_grad=True)
  out.bias Parameter containing:
  tensor([-0.3271,  0.4940], requires_grad=True)
  

模型参数的计算：

1. 以第一个隐层为例：该隐层有3个神经元，每个神经元的参数为：4个（w1,w2,w3,b1），所以一共用3x4=12个参数。
2. 输入数据和网络权重是两个不同的事儿！对于初学者理解这一点十分重要，要分得清。
   

2. 神经网络的优缺点

1. 优点
   ➢ 精度高，性能优于其他的机器学习算法，甚至在某些领域超过了人类。
   ➢ 可以近似任意的非线性函数。
   ➢ 近年来在学界和业界受到了热捧，有大量的框架和库可供调。
2. 缺点
   ➢ 黑箱，很难解释模型是怎么工作的。
   ➢ 训练时间长，需要大量的计算资源。
   ➢ 网络结构复杂，需要调整超参数。
   ➢ 部分数据集上表现不佳，容易发生过拟合。