摘要：
在Pytorch中提供了多种高搭建网络的方式，我们这里会以一个简单的全连接神经网络作为例子来介绍pytorch中 定义网络的两种方式：Module以及Sequential。在本文中我们将使用boston房价数据，分别使用 Module以及Sequential两种方式来定义一个简单的全连接神经网络，并用于网络模型的训练。在最后我们会介绍模型的保存和加载的方法。
一、导入模块以及数据准备 在本文中我们将使用boston房价数据，分别使用 Module以及Sequential两种方式来定义一个简单的全连接神经网络，并用于网络模型的训练。
首先我们导入需要使用的模块以及库：nn模块方便用户使用网络中的层，Data模块用于对数据进行预处理，load_boston模块用于导入需要使用的boston房价数据集，StandardScaler用于对数据进行标准化处理。

import torch import torch.nn as nn from torch.optim import SGD import torch.utils.data as Data from sklearn.datasets import load_boston from sklearn.preprocessing import StandardScaler import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt

接下来，在定义网络之前，我们需要先导入数据，并对数据进行预处理，代码如下：

#读取数据 boston_X,boston_y = load_boston(return_X_y=True) print("boston_X.shape=",boston_X.shape) print("boston_y.shape=",boston_y.shape) #对因变量y可视化 plt.figure() plt.hist(boston_y,bins=20) plt.show()

如上代码通过sklearn库中的datasets模块使用load_boston()函数来导入数据，导入成功后我们使用直方图对数据集的因变量y进行可视化处理，用于查看数据的分布，结果如下：

boston_X.shape= (506, 13) boston_y.shape= (506,)

文章图片

接下来，我们使用StanardScaler()函数对数据集中的自变量进行标准化处理，在标准化处理后我们需要将数据集转化为张量并设置为一个DataLoader用于模型的训练，代码如下：

#数据标准化处理 ss = StandardScaler(with_mean=True,with_std=True) #with_meanT对数据中心化，F使数据平均值为0 #with_stdT对数据缩放到单位标准差，F使标准差为1 boston_Xs = ss.fit_transform(boston_X) #将数据预处理为可以使用Pytorch进行训练的格式#训练集X转化为张量 train_xt = torch.from_numpy(boston_Xs.astype(np.float32)) #训练集y转化为张量 train_yt = torch.from_numpy(boston_y.astype(np.float32))#将训练集转化为张量后，使用TensorDataset将X,Y整理到一起 train_data = https://www.it610.com/article/Data.TensorDataset(train_xt,train_yt)#定义数据加载器 train_loader = Data.DataLoader( dataset=train_data, batch_size=64, shuffle=True, num_workers=1,)

在上面的代码中，我们首先使用了StandardScaler()函数对数据集的自变量进行了标准化处理，然后使用torch.from_numpy将标准化处理得到的数组转换为张量。然后，我们针对转化为张量后的train_xt和train_yt使用Data.TensorDataset()函数将数据集整合到一起，并使用Data.DataLoader()函数定义了一个数据加载器，方便模型训练。
二、网络定义与训练方式1——继承Module方式 在对数据进行预处理后，我们可以使用继承Module的方式定义一个包含层的全连接神经网络。代码如下：

#使用继承module方式定义全连接神经网络 class MLPmodel(nn.Module): def __init__(self): super(MLPmodel,self).__init__() #定义第一个隐藏层 self.hidden1 = nn.Linear( in_features=13,#第一个隐藏层的输入，数据的特征数 out_features=10,#第一个隐藏层的输出，神经元的数量 bias=True#默认偏置 ) self.active1 = nn.ReLU() #定义第二个隐藏层 self.hidden2 = nn.Linear(10,10) self.active2 = nn.ReLU() #定义预测回归层 self.regression = nn.Linear(10,1) #定义网络的前向传播路径 def forward(self,x): x = self.hidden1(x) x = self.active1(x) x = self.hidden2(x) x = self.active2(x) output = self.regression(x) return output

在上面的程序里，我们定义了一个类MLPmodel，在继承nn.Module基础上对功能进行了定义：第一部分是定义网络结构，第二部分是定义前向传播过程函数。 在程序中网络结构使用3个使用nn.Linear()定义的全连接层和2个使用nn.ReLU()定义的激活函数层。在前向传播过程中，通过对输入x进行一系列层运算得到输出output。
对于定义好的网络结构可以使用MLPmodel（）函数类得到网络结构并输出展示：

#输出网络结构 mlp1 = MLPmodel() print(mlp1)

结果为：

MLPmodel( (hidden1): Linear(in_features=13, out_features=10, bias=True) (active1): ReLU() (hidden2): Linear(in_features=10, out_features=10, bias=True) (active2): ReLU() (regression): Linear(in_features=10, out_features=1, bias=True) )

可以看到网络包含hidden1、active1、hidden2、active2、regression等五个层。
定义好网络后，我们使用已经预处理的数据集进行模型的训练，代码如下：

#对回归模型mlp1进行训练并输出损失函数的变化情况，定义优化器和损失函数 optimizer = SGD(mlp1.parameters(),lr=0.001)#优化器 loss_func = nn.MSELoss()#均方根误差损失函数 train_loss_all = []#输出每个batch的损失函数 #进行训练 输出每个batch的损失函数 for epoch in range(30): for step,(b_x,b_y) in enumerate(train_loader): output = mlp1(b_x).flatten()#MLP在训练batch上的输出 train_loss = loss_func(output,b_y)#均方根误差 optimizer.zero_grad()#每步迭代的梯度初始化为0 train_loss.backward()#损失后向传播 计算梯度 optimizer.step()#用梯度进行优化，更新网络参数 train_loss_all.append(train_loss.item())#使用item是为了更好的精度 print("training:epoch:{},loss is:{}".format(epoch,train_loss))

在上面程序中，我们使用SGD优化算法对网络进行优化，并使用最小均方根误差（nn.MSELoss）作为损失函数。在代码中我们使用两层for循环对模型进行训练。第一层for循环定义了epoch次数——30次，第二层for循环利用dataloader中的每一个batch对模型参数进行优化，并在优化训练的过程中，把每个batch的损失函数保存到train_loss_all列表中。结果为：

training:epoch:0,loss is:651.8478393554688 training:epoch:1,loss is:451.8705139160156 training:epoch:2,loss is:222.9663543701172 training:epoch:3,loss is:43.8781852722168 training:epoch:4,loss is:36.01059341430664 training:epoch:5,loss is:34.02287673950195 training:epoch:6,loss is:16.315336227416992 training:epoch:7,loss is:27.012081146240234 training:epoch:8,loss is:27.3387508392334 training:epoch:9,loss is:15.65408706665039 training:epoch:10,loss is:11.391887664794922 training:epoch:11,loss is:14.950801849365234 training:epoch:12,loss is:7.878189563751221 training:epoch:13,loss is:10.389168739318848 training:epoch:14,loss is:38.699710845947266 training:epoch:15,loss is:33.012184143066406 training:epoch:16,loss is:16.20742416381836 training:epoch:17,loss is:8.10318374633789 training:epoch:18,loss is:11.674643516540527 training:epoch:19,loss is:12.047943115234375 training:epoch:20,loss is:9.584135055541992 training:epoch:21,loss is:8.645150184631348 training:epoch:22,loss is:12.71487808227539 training:epoch:23,loss is:21.70963478088379 training:epoch:24,loss is:15.55139446258545 training:epoch:25,loss is:16.53809356689453 training:epoch:26,loss is:8.164796829223633 training:epoch:27,loss is:8.541359901428223 training:epoch:28,loss is:20.232585906982422 training:epoch:29,loss is:15.832387924194336

在训练完成后，我们将train_loss进行可视化，输出每个batch上的损失函数值，代码如下;

#将loss可视化 plt.figure() plt.plot(train_loss_all,"r-") plt.title("Train loss per iteration") plt.show()

结果为：

文章图片

三、网络定义与训练方式2——使用Sequential方式 我们在定义网络结构时，每个层都指定了一个名称，在pytorch中我们有可以将多个功能层连接在一起的函数nn.Sequential，用来方便网络前向传播函数的定义。代码如下：

#定义网络时使用nn.sequential形式class MLPmodel2(nn.Module): def __init__(self): super(MLPmodel2,self).__init__() #定义隐藏层 self.hidden = nn.Sequential( nn.Linear(13,10), nn.ReLU(), nn.Linear(10,10), nn.ReLU() ) self.regression = nn.Linear(10,1) #定义网络的前向传播路径 def forward(self,x): x = self.hidden(x) output = self.regression(x) return output

由于使用了nn.Sequential()函数，上面的程序定义网络的结构和前向传播过程得到了简化，网络中通过nn.Sequential()函数将两个nn.Linear()层和两个nn.ReLU()层统一打包为self.hidden()层，从而简化了前向传播过程。
下面我们输出新的网络模型，代码如下：

#输出网络结构 mlp2 = MLPmodel2() print(mlp2)

结果为：

MLPmodel2( (hidden): Sequential( (0): Linear(in_features=13, out_features=10, bias=True) (1): ReLU() (2): Linear(in_features=10, out_features=10, bias=True) (3): ReLU() ) (regression): Linear(in_features=10, out_features=1, bias=True) )

下面使用与上一个模型相同的训练方式对mlp2进行训练，并可视化损失函数的变化情况，代码如下：

#对回归模型mlp2进行训练并输出损失函数的变化情况，定义优化器和损失函数 optimizer = SGD(mlp2.parameters(),lr=0.001)#优化器 loss_func = nn.MSELoss()#均方根误差损失函数 train_loss_all = []#输出每个batch的损失函数 #进行训练 输出每个batch的损失函数 for epoch in range(30): for step,(b_x,b_y) in enumerate(train_loader): output = mlp2(b_x).flatten()#MLP在训练batch上的输出 train_loss = loss_func(output,b_y)#均方根误差 optimizer.zero_grad()#每步迭代的梯度初始化为0 train_loss.backward()#损失后向传播 计算梯度 optimizer.step()#用梯度进行优化，更新网络参数 train_loss_all.append(train_loss.item())#使用item是为了更好的精度 print("training:epoch:{},loss is:{}".format(step,train_loss))#将loss可视化 plt.figure() plt.plot(train_loss_all,"r-") plt.title("Train loss per iteration") plt.show()

结果为：

training:epoch:0,loss is:436.60546875 training:epoch:1,loss is:582.7129516601562 training:epoch:2,loss is:409.6592712402344 training:epoch:3,loss is:173.41856384277344 training:epoch:4,loss is:44.96323013305664 training:epoch:5,loss is:17.938114166259766 training:epoch:6,loss is:15.396425247192383 training:epoch:7,loss is:21.345027923583984 training:epoch:8,loss is:21.450403213500977 training:epoch:9,loss is:31.526996612548828 training:epoch:10,loss is:16.86117172241211 training:epoch:11,loss is:13.187933921813965 training:epoch:12,loss is:16.603776931762695 training:epoch:13,loss is:11.954453468322754 training:epoch:14,loss is:13.164793014526367 training:epoch:15,loss is:16.980178833007812 training:epoch:16,loss is:10.694413185119629 training:epoch:17,loss is:26.266019821166992 training:epoch:18,loss is:9.10973834991455 training:epoch:19,loss is:25.490833282470703 training:epoch:20,loss is:30.570960998535156 training:epoch:21,loss is:8.850362777709961 training:epoch:22,loss is:17.68893051147461 training:epoch:23,loss is:11.046181678771973 training:epoch:24,loss is:26.081111907958984 training:epoch:25,loss is:37.37417221069336 training:epoch:26,loss is:10.504935264587402 training:epoch:27,loss is:15.730428695678711 training:epoch:28,loss is:33.034278869628906 training:epoch:29,loss is:12.501280784606934

文章图片

四、Pytorch模型保存和加载方法 在Pytorch中，保存模型有两种方法，分别是保存整个模型和保存模型的参数。下面我们分别简单介绍一下：
1、保存整个模型：
保存整个模型的代码如下，使用torch.save()函数将已经训练好的mlp1模型保存到指定路径下的mlp1.pkl文件。

##保存整个模型 #pth/pkl都一样 torch.save(mlp1,"model/chap3/mlp1.pkl")

在保存整个模型后，我们可以使用torch.load()函数，将指定的模型导入，代码如下：

#导入保存的模型 mlp1load = torch.load("model/chap3/mlp1.pkl")

输出导入的模型，结果为：

mlp1load

MLPmodel( (hidden1): Linear(in_features=13, out_features=10, bias=True) (active1): ReLU() (hidden2): Linear(in_features=10, out_features=10, bias=True) (active2): ReLU() (regression): Linear(in_features=10, out_features=1, bias=True) )

2、保存模型的参数：
保存模型参数的代码如下，使用torch.save()函数并通过mlp2.state_dict()来获取网络中已经训练好的参数，从而将已经训练好的mlp2模型参数保存到指定路径下的mlp2.pkl文件。

torch.save(mlp2.state_dict(),"model/chap3/mlp2_param.pkl")

在保存整个模型后，我们可以使用torch.load()函数，将指定的模型导入，代码如下：

#导入保存的模型 mlp2load = torch.load("model/chap3/mlp2_param.pkl")

输出导入的模型，结果为：

mlp2load

【pytorch入门|pytorch学习笔记——3.6~3.7Pytorch中定义网络的方式以及模型保存和加载方法】

OrderedDict([('hidden.0.weight', tensor([[-0.2132,0.2305, -0.3366, -0.2649, -0.1252,0.8415,0.0502,0.0361, -0.4234, -0.5494, -0.4924, -0.0738, -0.1656], [ 0.0830, -0.0911, -0.0362,0.1496,0.1463, -0.2113, -0.1137, -0.1642, -0.2623, -0.0793, -0.1016, -0.1717, -0.1972], [-0.2800, -0.1617, -0.0751,0.0053, -0.1634,0.2190,0.0618, -0.2121, 0.2654,0.1841, -0.1182,0.1035, -0.4117], [-0.3292, -0.2940,0.0461,0.2259, -0.0652, -0.4952, -0.1125, -0.2642, 0.2339, -0.0210,0.2419,0.2453, -0.0510], [-0.1584, -0.2223, -0.0186, -0.1980, -0.2813,0.1431,0.0585,0.0022, 0.0581, -0.2585, -0.0291, -0.0165, -0.0530], [-0.3257, -0.2950,0.3473,0.3138, -0.0478,0.0700,0.0868, -0.5014, 0.4903,0.2924,0.0558, -0.0344, -0.7907], [-0.2362,0.0233, -0.0668,0.0022,0.0403,0.0933,0.0418,0.0439, 0.0411,0.1725,0.1417, -0.1404,0.0076], [ 0.1142,0.1649,0.2305, -0.2533, -0.0381, -0.1338, -0.0340,0.1816, -0.0655,0.2694,0.1025, -0.0261,0.1683], [-0.0852,0.1490, -0.3265,0.0026, -0.1440,0.0172, -0.4110,0.0871, -0.1492, -0.4246,0.2714, -0.0912,0.0300], [ 0.0357, -0.1156,0.2167,0.0893, -0.0908,0.5137, -0.1228, -0.4114, -0.2889, -0.2757, -0.2907,0.0744, -0.0991]])), ('hidden.0.bias', tensor([ 0.5015, -0.3119,0.3757,0.5223,0.7213,0.4269, -0.2002,0.2302, 0.4658,0.8910])), ('hidden.2.weight', tensor([[-1.0036e-01,1.2591e-01, -6.5946e-02,1.0771e-01,1.3281e-01, -6.9875e-02, -3.0611e-01,2.8797e-01, -2.6753e-01, -2.5118e-01], [-2.3740e-01, -5.1535e-02,2.0969e-01, -1.9276e-01,1.6560e-01, 3.2547e-01, -2.0438e-01,1.2305e-01, -1.1501e-01,2.7024e-01], [-1.4445e-01,3.1008e-01,1.7482e-01,2.4565e-01, -1.6996e-01, 3.1134e-01,2.4297e-01, -9.9022e-02, -2.3332e-01,5.4664e-02], [ 1.1616e+00, -1.6310e-01,5.3211e-01,5.8448e-01,6.6959e-01, 1.0986e+00, -2.1371e-01,1.6244e-01,7.2628e-01,9.9944e-01], [-2.9865e-01,1.1893e-01,1.6788e-01, -9.2804e-02,1.0962e-01, 7.4962e-02,1.1354e-02, -2.5429e-01,2.0920e-01,6.6796e-02], [-3.1396e-01,1.9069e-01, -2.8313e-01, -1.5441e-01,1.7565e-01, -7.0314e-02, -2.9698e-01, -8.1007e-03,2.7669e-01,3.7587e-02], [ 5.2378e-01, -9.6923e-03,4.2255e-01,5.9688e-01,4.1674e-01, 4.0357e-01, -1.4318e-01, -4.9639e-02,3.4439e-01,5.6091e-01], [ 1.8507e-01, -2.8330e-01, -2.9120e-01, -2.3122e-01,6.0142e-04, -2.4921e-01,8.9442e-02, -1.2345e-01, -2.5589e-01, -1.2468e-01], [-1.0434e-01, -2.6015e-01, -1.2560e-01, -4.5251e-02, -8.1023e-02, -1.6459e-01,6.4637e-02, -2.8821e-01, -2.7937e-01,1.9763e-01], [ 2.0804e-01,1.5478e-01, -1.6674e-02, -2.9766e-01, -5.3503e-02, 2.1896e-01, -1.7699e-01, -6.8683e-02, -6.4342e-02, -3.1080e-01]])), ('hidden.2.bias', tensor([-0.2832,0.0673,0.4857,1.4254, -0.2284, -0.2674,0.2271,0.0914, 0.1870, -0.1923])), ('regression.weight', tensor([[-0.0588,0.1831,0.4805,2.6274, -0.1797, -0.1955,1.1210, -0.1403, -0.1191, -0.2867]])), ('regression.bias', tensor([1.6694]))])

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