简介

这是深度学习课程的第一个实验，主要目的就是熟悉 Pytorch 框架。MLP 是多层感知器，我这次实现的是四层感知器，代码和思路参考了网上的很多文章。个人认为，感知器的代码大同小异，尤其是用 Pytorch 实现，除了层数和参数外，代码都很相似。

Pytorch 写神经网络的主要步骤主要有以下几步：

1 构建网络结构

2 加载数据集

3 训练神经网络（包括优化器的选择和 Loss 的计算）

4 测试神经网络

下面将从这四个方面介绍 Pytorch 搭建 MLP 的过程。

项目代码地址：lab1

过程

构建网络结构

神经网络最重要的就是搭建网络，第一步就是定义网络结构。我这里是创建了一个四层的感知器，参数是根据 MNIST 数据集设定的，网络结构如下：

# 建立一个四层感知机网络
class MLP(torch.nn.Module):  # 继承 torch 的 Module
  def __init__(self):
    super(MLP,self).__init__()  # 
    # 初始化三层神经网络 两个全连接的隐藏层，一个输出层
    self.fc1 = torch.nn.Linear(784,512) # 第一个隐含层 
    self.fc2 = torch.nn.Linear(512,128) # 第二个隐含层
    self.fc3 = torch.nn.Linear(128,10)  # 输出层
    
  def forward(self,din):
    # 前向传播， 输入值：din, 返回值 dout
    din = din.view(-1,28*28)    # 将一个多行的Tensor,拼接成一行
    dout = F.relu(self.fc1(din))  # 使用 relu 激活函数
    dout = F.relu(self.fc2(dout))
    dout = F.softmax(self.fc3(dout), dim=1) # 输出层使用 softmax 激活函数
    # 10个数字实际上是10个类别，输出是概率分布，最后选取概率最大的作为预测值输出
    return dout

网络结构其实很简单，设置了三层 Linear。隐含层激活函数使用 Relu; 输出层使用 Softmax。网上还有其他的结构使用了 droupout，我觉得入门的话有点高级，而且放在这里并没有什么用，搞得很麻烦还不能提高准确率。

加载数据集

第二步就是定义全局变量，并加载 MNIST 数据集：

# 定义全局变量
n_epochs = 10   # epoch 的数目
batch_size = 20 # 决定每次读取多少图片

# 定义训练集个测试集，如果找不到数据，就下载
train_data = datasets.MNIST(root = './data', train = True, download = True, transform = transforms.ToTensor())
test_data = datasets.MNIST(root = './data', train = True, download = True, transform = transforms.ToTensor())
# 创建加载器
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_data, batch_size = batch_size, num_workers = 0)
test_loader = torch.utils.data.DataLoader(test_data, batch_size = batch_size, num_workers = 0)

这里参数很多，所以就有很多需要注意的地方了：

root 参数的文件夹即使不存在也没关系，会自动创建

transform 参数，如果不知道要对数据集进行什么变化，这里可自动忽略

batch_size 参数的大小决定了一次训练多少数据，相当于定义了每个 epoch 中反向传播的次数

num_workers 参数默认是 0，即不并行处理数据；我这里设置大于 0 的时候，总是报错，建议设成默认值

如果不理解 epoch 和 batch_size，可以上网查一下资料。（我刚开始学深度学习的时候也是不懂的）

训练神经网络

第三步就是训练网络了，代码如下：

# 训练神经网络
def train():
  # 定义损失函数和优化器
  lossfunc = torch.nn.CrossEntropyLoss()
  optimizer = torch.optim.SGD(params = model.parameters(), lr = 0.01)
  # 开始训练
  for epoch in range(n_epochs):
    train_loss = 0.0
    for data,target in train_loader:
      optimizer.zero_grad()  # 清空上一步的残余更新参数值
      output = model(data)  # 得到预测值
      loss = lossfunc(output,target) # 计算两者的误差
      loss.backward()     # 误差反向传播, 计算参数更新值
      optimizer.step()    # 将参数更新值施加到 net 的 parameters 上
      train_loss += loss.item()*data.size(0)
    train_loss = train_loss / len(train_loader.dataset)
    print('Epoch: {} \tTraining Loss: {:.6f}'.format(epoch + 1, train_loss))