PyTorch 构建神经网络 - Cloud Neural Academy

Learning Focus

学习目标

把每节内容压缩成可以直接执行的工程判断，阅读时优先看目标，再看代码。

Focus 01

nn.Module 是 PyTorch 模型的基础抽象。

Focus 02

forward 方法描述输入如何经过各层得到输出。

Focus 03

模型结构、损失函数、优化器和数据加载器共同构成训练循环。

理解方式

先把概念放进完整系统中理解，再用最小代码或配置确认它如何工作。

它解决什么问题。
它依赖什么组件。
它失败时怎么处理。

示例

代码示例突出最小可理解片段，用来连接概念和工程实践。

简单多层感知机

import torch.nn as nn

class MLP(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.net = nn.Sequential(
            nn.Linear(4, 16),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(16, 3)
        )

    def forward(self, x):
        return self.net(x)

常见误区

只记配置项，不理解它在调用链路中的位置。
把示例代码直接搬进生产环境，没有补充超时、校验、日志和回退策略。
学习神经网络时只看框架 API，不检查输入输出形状和数据分布。

练习

把输入特征数改成 8、分类数改成 2，并写出需要改动的层。