作者：憶臻 (哈工大SCIR實驗室在讀博士生)
魏福煊 哈工大英才實驗班本科生
謝天寶 哈工大英才實驗班本科生

一、前言

在我們要用pytorch構建自己的深度學習模型的時候，基本上都是下面這個流程步驟，寫在這里讓一些新手童鞋學習的時候有一個大局感覺，無論是從自己寫，還是閱讀他人代碼，按照這個步驟思想（默念4大步驟，找數據定義、找model定義、(找損失函數、優化器定義)，主循環代碼邏輯），直接去找對應的代碼塊，會簡單很多。

二、基本步驟思想

所有的深度學習模型過程都可以形式化如下圖：

分為四大步驟：

1、輸入處理模塊?(X 輸入數據，變成網絡能夠處理的Tensor類型)

2、模型構建模塊?(主要負責從輸入的數據，得到預測的y^, 這就是我們經常說的前向過程)

3、定義代價函數和優化器模塊?(注意，前向過程只會得到模型預測的結果，并不會自動求導和更新，是由這個模塊進行處理)

4、構建訓練過程 （迭代訓練過程，就是上圖表情包的訓練迭代過程）

這幾個模塊分別與上圖的數字標號1，2，3，4進行一一對應！

三、實例講解

知道了上面的宏觀思想之后，后面給出每個模塊稍微具體一點的解釋和具體一個例子，再幫助大家熟悉對應的代碼！

1.數據處理

對于數據處理，最為簡單的?式就是將數據組織成為?個 。但許多訓練需要?到mini-batch，直 接組織成Tensor不便于我們操作。pytorch為我們提供了Dataset和Dataloader兩個類來方便的構建。

torch.utils.data.Dataset

繼承Dataset 類需要override 以下?法：

torch.utils.data.DataLoader

torch.utils.data.DataLoader(dataset, batch_size=1, shuffle=False)

DataLoader Batch。如果選擇shuffle = True，每?個epoch 后，mini-Batch batch_size 常?的使??法如下：

2. 模型構建

所有的模型都需要繼承torch.nn.Module ， 需要實現以下?法：

其中forward() ?法是前向傳播的過程。在實現模型時，我們不需要考慮反向傳播。

3. 定義代價函數和優化器

這部分根據??的需求去參照doc

4、構建訓練過程

pytorch的訓練循環?致如下：

下面再用一個簡單例子，來鞏固一下：

slides來自https://www.bilibili.com/video/BV1Y7411d7Ys?from=search&seid=3765076366663992699slides來自https://www.bilibili.com/video/BV1Y7411d7Ys?from=search&seid=3765076366663992699slides來自https://www.bilibili.com/video/BV1Y7411d7Ys?from=search&seid=3765076366663992699slides來自https://www.bilibili.com/video/BV1Y7411d7Ys?from=search&seid=3765076366663992699

四、資源推薦

希望上面的講解能幫助新手童鞋建立一個基本的代碼邏輯輪廓，這里推薦幾個我覺得很好的資源：

1、第一個是B站劉二大人的入門Pytorch視頻，這是我見過入門最好的視頻資源之一，強烈推薦，上面的例子slides也均來自于此，地址如下

https://www.bilibili.com/video/BV1Y7411d7Ys?p=6

2、其實入門之后，就不用看太多學習資料了，你是搞哪個方向的，推薦直接去看一下相關方向頂會論文實現，從配環境、debug看懂他的code，到調參到他論文的相近結果，功力會針對性提高很多。

希望文章對一些新手朋友有幫助~

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的【深度学习】Pytorch编写代码基本步骤思想的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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