搭建网络的步骤大致为以下：

1.准备数据

2. 定义网络结构model

3. 定义损失函数
4. 定义优化算法 optimizer
5. 训练
　　5.1 准备好tensor形式的输入数据和标签(可选)
　　5.2 前向传播计算网络输出output和计算损失函数loss
　　5.3 反向传播更新参数
　　　　以下三句话一句也不能少：
　　　　5.3.1 optimizer.zero_grad()  将上次迭代计算的梯度值清0
　　　　5.3.2 loss.backward()  反向传播，计算梯度值
　　　　5.3.3 optimizer.step()  更新权值参数
　　5.4 保存训练集上的loss和验证集上的loss以及准确率以及打印训练信息。（可选
6. 图示训练过程中loss和accuracy的变化情况(可选)
7. 在测试集上测试

 

代码注释都写的很详细 



1 import torch
 2 import torch.nn.functional as F
 3 import matplotlib.pyplot as plt
 4 
 5 # 1.准备数据 generate data
 6 x=torch.unsqueeze(torch.linspace(-1,1,100),dim=1)
 7 print(x.shape)
 8 y=x*x+0.2*torch.rand(x.size())
 9 #显示数据散点图
10 plt.scatter(x.data.numpy(),y.data.numpy())
11 
12 # 2.定义网络结构 build net
13 class Net(torch.nn.Module):
14     #n_feature:输入特征个数  n_hidden:隐藏层个数 n_output:输出层个数
15     def __init__(self,n_feature,n_hidden,n_output):
16         # super表示继承Net的父类，并同时初始化父类的参数
17         super(Net,self).__init__()
18         # nn.Linear代表线性层 代表y=w*x+b  其中w的shape为[n_hidden,n_feature] b的shape为[n_hidden]
19         # y=w^T*x+b 这里w的维度是转置前的维度 所以是反的
20         self.hidden =torch.nn.Linear(n_feature,n_hidden)
21         self.predict =torch.nn.Linear(n_hidden,n_output)
22         print(self.hidden.weight)
23         print(self.predict.weight)
24     #定义一个前向传播过程函数
25     def forward(self, x):
26         #         n_feature  n_hidden  n_output
27         #举例(2,5,1)   2         5         1
28         #                    -  **  -
29         #             ** - - -  **  - -
30         #                    -  **  - - - **
31         #             ** - - -  **  - -
32         #                    -  **  -
33         #            输入层    隐藏层    输出层
34         x=F.relu(self.hidden(x))
35         x=self.predict(x)
36         return x
37 # 实例化一个网络为net
38 net = Net(n_feature=1,n_hidden=10,n_output=1)
39 print(net)
40 # 3.定义损失函数 这里使用均方误差(mean square error)
41 loss_func=torch.nn.MSELoss()
42 # 4.定义优化器 这里使用随机梯度下降
43 optimizer=torch.optim.SGD(net.parameters(),lr=0.2)
44 #定义300遍更新 每10遍显示一次
45 plt.ion()
46 # 5.训练
47 for t in range(100):
48     prediction = net(x)     # input x and predict based on x
49     loss = loss_func(prediction, y)     # must be (1. nn output, 2. target)
50     # 5.3反向传播三步不可少
51     optimizer.zero_grad()   # clear gradients for next train
52     loss.backward()         # backpropagation, compute gradients
53     optimizer.step()        # apply gradients
54 
55     if t % 10 == 0:
56         # plot and show learning process
57         plt.cla()
58         plt.scatter(x.data.numpy(), y.data.numpy())
59         plt.plot(x.data.numpy(), prediction.data.numpy(), 'r-', lw=5)
60         plt.text(0.5, 0, 'Loss=%.4f' % loss.data.numpy(), fontdict={'size': 20, 'color':  'red'})
61         plt.show()
62         plt.pause(0.1)
63 
64 plt.ioff()



参考：莫烦python