一、torch.nn简介
官网地址：
1. torch.nn中的函数简介
Containers：神经网络的骨架
Convolution Layers：卷积层
Pooling layers：池化层
Padding Layers：Padding
Non-linear Activations：非线性激活
Normalization Layers：正则化层
还有其他函数，详情可以看官方文档。以上这些函数构成了神经网络的基本操作。
2. torch.nn中Containers函数的介绍
Containers一共有六个模块：
- Module：对于所有神经网络提供一个基本的骨架，一般定义一个神经网络用如下代码。其中，_Model_代表模型的名称，_nn.Module_就是继承了这个类的模板。然后我们先用
__init__初始化，其中super(Model,self).__init__()指的是对父类进行初始化，后面的部分是根据自己构建的神经网络个性化定制的。之后我们使用forword函数对输入数据进行计算，也可以这么理解：对于一个神经网络，首先输入数据–>使用forword函数计算数据–>输出数据，这个过程也叫前向传播。
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
class Model(nn.Module):
def __init__(self):
super().__init__()
self.conv1 = nn.Conv2d(1, 20, 5)
self.conv2 = nn.Conv2d(20, 20, 5)
def forward(self, x):
x = F.relu(self.conv1(x))
return F.relu(self.conv2(x))
Sequential
ModuleList
ModuleDict
ParameterList
ParameterDict
二、实操nn.Module
1. 构建一个简单的神经网络
一些小技巧：在写
__init__的super函数时，pycharm点击下面这个按钮就可以自动补全：
下面构建一个很简单的神经网络，具体作用就是把输入数据+1然后返回，之后调用这个神经网络：
from torch import nn
import torch
#构建一个叫Demo的神经网络
class Demo(nn.Module):
def __init__(self):
super().__init__()
def forward(self,input):
output=input+1 #对输入神经网络的数据+1，然后返回
return output
#调用神经网络
demo=Demo()
x=torch.tensor(1.0) #输入神经网络的数据
output=demo(x)
print(output) #输出神经网络的数据
[Run] tensor(2.)
2. 神经网络运行过程
为了更好地说明上面代码的运行过程，把debug打到第14行的demo=Demo()代码上，并点击_Step into My Code_：
之后一直点击_Step into My Code_，就可以看到代码的运行过程如下：
在调用
demo=Demo()后，首先使用super().__init__()对\(nn.Module\)进行初始化然后设定输入值
x，并使用demo(x)将该值传入到forword函数中forword函数将该值进行_加一_，并返回output最后将返回的output输出
最后的最后
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