使用 PyTorch 实现 MLP 并在 MNIST 数据集上验证方式

root 参数的文件夹即使不存在也没关系，会自动创建

transform 参数，如果不知道要对数据集进行什么变化，这里可自动忽略

batch_size 参数的大小决定了一次训练多少数据，相当于定义了每个 epoch 中反向传播的次数

num_workers 参数默认是 0，即不并行处理数据；我这里设置大于 0 的时候，总是报错，建议设成默认值

如果不理解 epoch 和 batch_size，可以上网查一下资料。（我刚开始学深度学习的时候也是不懂的）

训练神经网络

第三步就是训练网络了，代码如下：

# 训练神经网络
def train():
  # 定义损失函数和优化器
  lossfunc = torch.nn.CrossEntropyLoss()
  optimizer = torch.optim.SGD(params = model.parameters(), lr = 0.01)
  # 开始训练
  for epoch in range(n_epochs):
    train_loss = 0.0
    for data,target in train_loader:
      optimizer.zero_grad()  # 清空上一步的残余更新参数值
      output = model(data)  # 得到预测值
      loss = lossfunc(output,target) # 计算两者的误差
      loss.backward()     # 误差反向传播, 计算参数更新值
      optimizer.step()    # 将参数更新值施加到 net 的 parameters 上
      train_loss += loss.item()*data.size(0)
    train_loss = train_loss / len(train_loader.dataset)
    print('Epoch: {} tTraining Loss: {:.6f}'.format(epoch + 1, train_loss))

训练之前要定义损失函数和优化器，这里其实有很多学问，但本文就不讲了，理论太多了。

训练过程就是两层 for 循环：外层是遍历训练集的次数；内层是每次的批次（batch）。最后，输出每个 epoch 的 loss。（每次训练的目的是使 loss 函数减小，以达到训练集上更高的准确率）

测试神经网络

最后，就是在测试集上进行测试，代码如下：

# 在数据集上测试神经网络
def test():
  correct = 0
  total = 0
  with torch.no_grad(): # 训练集中不需要反向传播
    for data in test_loader:
      images, labels = data
      outputs = model(images)
      _, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
      total += labels.size(0)
      correct += (predicted == labels).sum().item()
  print('Accuracy of the network on the test images: %d %%' % (
    100 * correct / total))
  return 100.0 * correct / total

这个测试的代码是同学给我的，我觉得这个测试的代码特别好，很简洁，一直用的这个。

代码首先设置 torch.no_grad()，定义后面的代码不需要计算梯度，能够节省一些内存空间。然后，对测试集中的每个 batch 进行测试，统计总数和准确数，最后计算准确率并输出。

通常是选择边训练边测试的，这里先就按步骤一步一步来做。

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