【深度学习与 PyTorch 基础知识系列】节4
—— 构建模型（Build Model）的重要性及选择
一、工具平台简介
在进行机器学习和数据分析的旅程中，有几个重要的资源平台发挥着关键作用。
Kaggle：一个汇聚了各种数据集和机器学习竞赛的平台，为学习者提供了实战的舞台。
UCI 机器学习存储库：专注于机器学习研究的数据集集合，提供了丰富的学习材料。
TensorFlow 教程：TensorFlow 团队提供的教程和示例，帮助用户快速上手深度学习框架。
PyTorch 教程：PyTorch 社区提供的详尽教程和实例，是本文的重点。
二、PyTorch 与其他工具的对比
PyTorch因其简单、易读和易于调试的特性，通常被认为是初学者的良好起点。尤其是其动态特性，使得新手可以更专注于概念学习，而不会被复杂的语法所困扰。相较之下，随着 TensorFlow 2.x 和 Keras 的不断发展，TensorFlow 也变得更加友好于初学者。但两者各有千秋，具体选择还需根据学习者的目标和偏好来决定。
三、PyTorch 基础内容学习指引
本文将主要围绕 PyTorch 的基础知识展开，带领大家走进深度学习的世界。所有素材均取自其官方教程，确保内容的权威性和准确性。
四、PyTorch 模型构建详解
网络是 PyTorch 中的核心概念，由执行数据操作的层/模块组成。在 PyTorch 中，所有的模块都子类化自 `nn.Module`，这使得构建和管理复杂的架构变得简单而直接。
模型构建步骤详述：
1. 训练设备选择：首先检查是否有可用的硬件加速器（如 GPU 或 MPS），如果没有则默认使用 CPU 进行训练。
2. 定义网络类：创建一个继承自 `nn.Module` 的新类，在这个类中定义网络的层结构，在 `__init__` 方法中初始化层，并在 `forward` 方法中实现数据处理逻辑。
3. 模型初始化：实例化网络类，并将模型移动到选定的设备上开始训练。
4. Forward 通行证：通过模型传递输入数据，自动触发 `forward` 方法，并利用 softmax 函数将输出 logits 转换为用于分类的概率。
模型层的细分及功能：
展平图层（Flatten）：将 2D 图像数据转换为一维数组，以便于网络处理。
线性图层（Linear）：应用线性变换，通过权重和偏差来调整输入数据。
ReLU 层：引入非线性激活，帮助模型学习复杂的模式和关系。
顺序容器（Sequential）：将多个层按照指定顺序组合在一起，简化处理流程。
模型参数管理：
每层都包含在训练期间优化的参数（权重和偏差）。这些参数可以通过特定的方法进行访问和检查，以了解其大小和数值。
五、实践应用 —— FashionMNIST 数据集上的网络构建
接下来，我们将以 FashionMNIST 数据集为例，实践构建一个网络进行图像分类任务。从检查训练设备开始，到定义网络结构、初始化模型、前向传播、分解模型层、管理模型参数等步骤，逐步展示如何利用 PyTorch 构建和训练一个有效的网络。
六、延伸阅读与进一步学习
torch.nn API 接口提供了丰富的网络构建模块和功能，是进一步学习和探索 PyTorch 的重要资源。
【未完待续】
在下一部分中，我们将继续深入探讨 PyTorch 的其他高级功能和应用场景。
农历甲辰十月廿七