def main():
    # Training settings
    # 声明一个parser
    parser = argparse.ArgumentParser(description='PyTorch MNIST Example')

    # 添加参数
    parser.add_argument('--batch-size', type=int, default=64, metavar='N',
                        help='input batch size for training (default: 64)')
    parser.add_argument('--test-batch-size', type=int, default=1000, metavar='N',
                        help='input batch size for testing (default: 1000)')
    parser.add_argument('--epochs', type=int, default=14, metavar='N',
                        help='number of epochs to train (default: 14)')
    parser.add_argument('--lr', type=float, default=1.0, metavar='LR',
                        help='learning rate (default: 1.0)')
    parser.add_argument('--gamma', type=float, default=0.7, metavar='M',
                        help='Learning rate step gamma (default: 0.7)')
    parser.add_argument('--no-cuda', action='store_true', default=False,
                        help='disables CUDA training')
    parser.add_argument('--dry-run', action='store_true', default=False,
                        help='quickly check a single pass')
    parser.add_argument('--seed', type=int, default=1, metavar='S',
                        help='random seed (default: 1)')
    parser.add_argument('--log-interval', type=int, default=10, metavar='N',
                        help='how many batches to wait before logging training status')
    parser.add_argument('--save-model', action='store_true', default=False,
                        help='For Saving the current Model')

    # 读取命令行参数
    args = parser.parse_args()
    use_cuda = not args.no_cuda and torch.cuda.is_available()

    torch.manual_seed(args.seed)

    device = torch.device("cuda" if use_cuda else "cpu")

    train_kwargs = {'batch_size': args.batch_size}
    test_kwargs = {'batch_size': args.test_batch_size}
    if use_cuda:
        cuda_kwargs = {'num_workers': 1,
                       'pin_memory': True,
                       'shuffle': True}
        train_kwargs.update(cuda_kwargs)
        test_kwargs.update(cuda_kwargs)

    transform = transforms.Compose([
        transforms.ToTensor(),
        transforms.Normalize((0.1307,), (0.3081,))
        ])
    dataset1 = datasets.MNIST('../data', train=True, download=True,
                       transform=transform)
    dataset2 = datasets.MNIST('../data', train=False,
                       transform=transform)
    train_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset1, **train_kwargs)
    test_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset2, **test_kwargs)

    model = Net().to(device)
    optimizer = optim.Adadelta(model.parameters(), lr=args.lr)

    scheduler = StepLR(optimizer, step_size=1, gamma=args.gamma)
    for epoch in range(1, args.epochs + 1):
        train(args, model, device, train_loader, optimizer, epoch)
        test(model, device, test_loader)
        scheduler.step()

    if args.save_model:
        torch.save(model.state_dict(), "mnist_cnn.pt")

06

模型结果

07

摸鱼建议

摸鱼也是最近接触PyTorch这个框架，在学习过程中遇到了一些问题，也总结了一些经验。下面是摸鱼遇到的一些问题以及解决方式

Q1：为什么网络的结构是这样定义的？有什么理由吗？

A1：其实刚开始摸鱼也不清楚为什么网络要这样设计，后来在Andrew Ng的课上，老师提起过一嘴，说这个没有什么特别的原因，如果非要说一个原因的话那就是它在实验上的表现很好。所以我们在学习的过程中，可以借鉴那些经典的网络结构，以此为基础改进来形成我们自己的网络架构。同样网络中的参数也是一般采用设计者给出的会比较好。

Q2：transform，DataLoader等等的到底是干嘛的？在好多地方看到过但还是比较模糊

A2：确实，在看官方文档的时候，经常看到这两段代码。相信看完本文应该就可以解决这个问题了，至于要如何解决类似的问题，我的一个建议是了解数据的源格式以及你想要的的目的格式。其实transform不难理解，就是进行一个数据格式的转换，但是如果不了解数据的源格式，可能对这块就会比较模糊。