作者：忆臻 (哈工大SCIR实验室在读博士生)
魏福煊 哈工大英才实验班本科生
谢天宝 哈工大英才实验班本科生
一、前言
在我们要用pytorch构建自己的深度学习模型的时候，基本上都是下面这个流程步骤，写在这里让一些新手童鞋学习的时候有一个大局感觉，无论是从自己写，还是阅读他人代码，按照这个步骤思想（默念4大步骤，找数据定义、找model定义、(找损失函数、优化器定义)，主循环代码逻辑），直接去找对应的代码块，会简单很多。
二、基本步骤思想
所有的深度学习模型过程都可以形式化如下图：
分为四大步骤：
1、输入处理模块 (X 输入数据，变成网络能够处理的Tensor类型)
2、模型构建模块 (主要负责从输入的数据，得到预测的y^, 这就是我们经常说的前向过程)
3、定义代价函数和优化器模块 (注意，前向过程只会得到模型预测的结果，并不会自动求导和更新，是由这个模块进行处理)
4、构建训练过程 （迭代训练过程，就是上图表情包的训练迭代过程）
这几个模块分别与上图的数字标号1，2，3，4进行一一对应！
三、实例讲解
知道了上面的宏观思想之后，后面给出每个模块稍微具体一点的解释和具体一个例子，再帮助大家熟悉对应的代码！
1.数据处理
对于数据处理，最为简单的⽅式就是将数据组织成为⼀个 。但许多训练需要⽤到mini-batch，直 接组织成Tensor不便于我们操作。pytorch为我们提供了Dataset和Dataloader两个类来方便的构建。
torch.utils.data.Dataset
继承Dataset 类需要override 以下⽅法：
torch.utils.data.DataLoader
)DataLoader Batch。如果选择shuffle = True，每⼀个epoch 后，mini-Batch batch_size 常⻅的使⽤⽅法如下：
2. 模型构建
所有的模型都需要继承torch.nn.Module ， 需要实现以下⽅法：
其中forward() ⽅法是前向传播的过程。在实现模型时，我们不需要考虑反向传播。
3. 定义代价函数和优化器
这部分根据⾃⼰的需求去参照doc
4、构建训练过程
pytorch的训练循环⼤致如下：
下面再用一个简单例子，来巩固一下：
四、资源推荐
希望上面的讲解能帮助新手童鞋建立一个基本的代码逻辑轮廓，这里推荐几个我觉得很好的资源：
1、第一个是B站刘二大人的入门Pytorch视频，这是我见过入门最好的视频资源之一，强烈推荐，上面的例子slides也均来自于此，地址如下
2、其实入门之后，就不用看太多学习资料了，你是搞哪个方向的，推荐直接去看一下相关方向顶会论文实现，从配环境、debug看懂他的code，到调参到他论文的相近结果，功力会针对性提高很多。
希望文章对一些新手朋友有帮助~
<p style="white-space: normal;text-align: center;"><strong style=""><span style="max-width: 100%;letter-spacing: 0.5px;font-size: 14px;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;"><strong style="max-width: 100%;font-size: 16px;letter-spacing: 0.544px;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;"><span style="max-width: 100%;letter-spacing: 0.5px;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;">—</span></strong>完<strong style="max-width: 100%;font-size: 16px;letter-spacing: 0.544px;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;"><span style="max-width: 100%;letter-spacing: 0.5px;font-size: 14px;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;"><strong style="max-width: 100%;font-size: 16px;letter-spacing: 0.544px;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;"><span style="max-width: 100%;letter-spacing: 0.5px;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;">—</span></strong></span></strong></span></strong></p><pre><pre style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;"><section style="max-width: 100%;letter-spacing: 0.544px;white-space: normal;font-family: -apple-system-font, system-ui, "Helvetica Neue", "PingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;widows: 1;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;"><section powered-by="xiumi.us" style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;"><section style="margin-top: 15px;margin-bottom: 25px;max-width: 100%;opacity: 0.8;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;"><section style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;"><section style="max-width: 100%;letter-spacing: 0.544px;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;"><section powered-by="xiumi.us" style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;"><section style="margin-top: 15px;margin-bottom: 25px;max-width: 100%;opacity: 0.8;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;"><section><p style="margin-bottom: 15px;padding-right: 0em;padding-left: 0em;max-width: 100%;color: rgb(127, 127, 127);font-size: 12px;font-family: sans-serif;line-height: 25.5938px;letter-spacing: 3px;text-align: center;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;"><span style="max-width: 100%;color: rgb(0, 0, 0);box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;"><strong style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;"><span style="max-width: 100%;font-size: 16px;font-family: 微软雅黑;caret-color: red;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;">为您推荐</span></strong></span></p><p style="margin-top: 5px;margin-bottom: 5px;padding-right: 0em;padding-left: 0em;max-width: 100%;min-height: 1em;font-family: sans-serif;letter-spacing: 0px;opacity: 0.8;line-height: normal;text-align: center;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;">MIT校长评中美科技竞赛：胜利不是期盼对手的失利</p><p style="margin-top: 5px;margin-bottom: 5px;padding-right: 0em;padding-left: 0em;max-width: 100%;min-height: 1em;font-family: sans-serif;letter-spacing: 0px;opacity: 0.8;line-height: normal;text-align: center;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;"><span style="font-size: 14px;">GitHub重大更新：在线开发上线，是时候卸载IDE了</span></p><p style="margin-top: 5px;margin-bottom: 5px;padding-right: 0em;padding-left: 0em;max-width: 100%;min-height: 1em;font-family: sans-serif;letter-spacing: 0px;opacity: 0.8;line-height: normal;text-align: center;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;"><span style="font-size: 14px;">美国官宣117000名 IT 人失业，真是史无前例！</span><br /></p><p style="margin-top: 5px;margin-bottom: 5px;padding-right: 0em;padding-left: 0em;max-width: 100%;min-height: 1em;font-family: sans-serif;letter-spacing: 0px;opacity: 0.8;line-height: normal;text-align: center;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;">数据分析入门常用的23个牛逼Pandas代码</p><section style="margin: 5px 8px;padding-right: 0em;padding-left: 0em;max-width: 100%;min-height: 1em;font-family: sans-serif;letter-spacing: 0px;opacity: 0.8;line-height: normal;text-align: center;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;">特朗普拿H1B签证开刀，LeCun吴恩达等实名谴责！<br /></section></section></section></section></section></section></section></section></section>
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