總結一下使用pytorch搭建神經網路的一般步驟

總結一下使用pytorch搭建神經網路的一般步驟：

（1）第一步：處理輸入資料

（2）第二步：搭建網路結構，得到一個model。網路的結構可以是這種最簡單的序貫模型，當然還可以是多輸入-單輸出模型、單輸入-多輸出模型、多輸入-多輸出模型、跨層連線的模型等。

（2）第三步：定義損失函式。

loss = torch.nn.MSELoss(reduction='sum')

（4）第四步：定義優化方式。構造一個optimizer物件

optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=learning_rate)

上面是模型以及模型相關的配置，下面是訓練。

（1）第一步：計算預測值，前向傳播;

（2）第二步：根據損失函式計算loss

（3）第三步：梯度歸零

    optimizer.zero_grad()

（4）第四步：反向傳播誤差

    loss.backward()

（5）更新引數，使用step（）

    optimizer.step()