以下是关于“PyTorch 求网络模型参数实例”的完整攻略，其中包含两个示例说明。

示例1：使用 PyTorch 求网络模型参数

步骤1：导入必要库

在使用 PyTorch 求网络模型参数之前，我们需要导入一些必要的库，包括torch和torchvision。

import torch
import torchvision

步骤2：加载数据集

在这个示例中，我们使用 CIFAR10 数据集来演示如何使用 PyTorch 求网络模型参数。

transform = torchvision.transforms.Compose([torchvision.transforms.ToTensor(), torchvision.transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))])
trainset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=True, download=True, transform=transform)
trainloader = torch.utils.data.DataLoader(trainset, batch_size=4, shuffle=True, num_workers=2)

步骤3：定义模型

使用 PyTorch 定义一个简单的神经网络模型。

class Net(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.conv1 = torch.nn.Conv2d(3, 6, 5)
        self.pool = torch.nn.MaxPool2d(2, 2)
        self.conv2 = torch.nn.Conv2d(6, 16, 5)
        self.fc1 = torch.nn.Linear(16 * 5 * 5, 120)
        self.fc2 = torch.nn.Linear(120, 84)
        self.fc3 = torch.nn.Linear(84, 10)

    def forward(self, x):
        x = self.pool(torch.nn.functional.relu(self.conv1(x)))
        x = self.pool(torch.nn.functional.relu(self.conv2(x)))
        x = x.view(-1, 16 * 5 * 5)
        x = torch.nn.functional.relu(self.fc1(x))
        x = torch.nn.functional.relu(self.fc2(x))
        x = self.fc3(x)
        return x

net = Net()

步骤4：定义损失函数和优化器

定义损失函数和优化器。

criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = torch.optim.SGD(net.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)

步骤5：训练模型

使用训练集训练模型。

for epoch in range(2):
    running_loss = 0.0
    for i, data in enumerate(trainloader, 0):
        inputs, labels = data
        optimizer.zero_grad()
        outputs = net(inputs)
        loss = criterion(outputs, labels)
        loss.backward()
        optimizer.step()
        running_loss += loss.item()
        if i % 2000 == 1999:
            print('[%d, %5d] loss: %.3f' % (epoch + 1, i + 1, running_loss / 2000))
            running_loss = 0.0

步骤6：结果分析

通过以上步骤，我们可以使用 PyTorch 求网络模型参数，并成功地输出了结果。

示例2：使用 PyTorch 求网络模型参数并保存

步骤1：导入必要库

在使用 PyTorch 求网络模型参数并保存之前，我们需要导入一些必要的库，包括torch和torchvision。

import torch
import torchvision

步骤2：加载数据集

在这个示例中，我们使用 CIFAR10 数据集来演示如何使用 PyTorch 求网络模型参数并保存。

transform = torchvision.transforms.Compose([torchvision.transforms.ToTensor(), torchvision.transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))])
trainset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=True, download=True, transform=transform)
trainloader = torch.utils.data.DataLoader(trainset, batch_size=4, shuffle=True, num_workers=2)

步骤3：定义模型

使用 PyTorch 定义一个简单的神经网络模型。

class Net(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.conv1 = torch.nn.Conv2d(3, 6, 5)
        self.pool = torch.nn.MaxPool2d(2, 2)
        self.conv2 = torch.nn.Conv2d(6, 16, 5)
        self.fc1 = torch.nn.Linear(16 * 5 * 5, 120)
        self.fc2 = torch.nn.Linear(120, 84)
        self.fc3 = torch.nn.Linear(84, 10)

    def forward(self, x):
        x = self.pool(torch.nn.functional.relu(self.conv1(x)))
        x = self.pool(torch.nn.functional.relu(self.conv2(x)))
        x = x.view(-1, 16 * 5 * 5)
        x = torch.nn.functional.relu(self.fc1(x))
        x = torch.nn.functional.relu(self.fc2(x))
        x = self.fc3(x)
        return x

net = Net()

步骤4：定义损失函数和优化器

定义损失函数和优化器。

criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = torch.optim.SGD(net.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)

步骤5：训练模型

使用训练集训练模型。

for epoch in range(2):
    running_loss = 0.0
    for i, data in enumerate(trainloader, 0):
        inputs, labels = data
        optimizer.zero_grad()
        outputs = net(inputs)
        loss = criterion(outputs, labels)
        loss.backward()
        optimizer.step()
        running_loss += loss.item()
        if i % 2000 == 1999:
            print('[%d, %5d] loss: %.3f' % (epoch + 1, i + 1, running_loss / 2000))
            running_loss = 0.0

步骤6：保存模型

使用以下命令保存模型。

PATH = './cifar_net.pth'
torch.save(net.state_dict(), PATH)

步骤7：结果分析

通过以上步骤，我们可以使用 PyTorch 求网络模型参数并保存，并成功地输出了结果。

本文链接：http://task.lmcjl.com/news/5217.html