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1 模型定义
导入包：
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F定义一个继承于nn.Module的类，实现两个方法，在初始化方法中搭建网络层结构，在forward函数中定义正向传播的过程：
class LeNet(nn.Module):
def __init__(self):
super(LeNet, self).__init__()
self.conv1 = nn.Conv2d(3, 16, 5)
self.pool1 = nn.MaxPool2d(2, 2)
self.conv2 = nn.Conv2d(16, 32, 5)
self.pool2 = nn.MaxPool2d(2, 2)
self.fc1 = nn.Linear(32*5*5, 120)
self.fc2 = nn.Linear(120, 84)
self.fc3 = nn.Linear(84, 10)
def forward(self, x):
x = F.relu(self.conv1(x)) # input(3, 32, 32) output(16, 28, 28)
x = self.pool1(x) # output(16, 14, 14)
x = F.relu(self.conv2(x)) # output(32, 10, 10)
x = self.pool2(x) # output(32, 5, 5)
x = x.view(-1, 32*5*5) # output(32*5*5)
x = F.relu(self.fc1(x)) # output(120)
x = F.relu(self.fc2(x)) # output(84)
x = self.fc3(x) # output(10)
return x定义卷积层的函数Conv2d的函数定义，参数如下：
def __init__(
self,
in_channels: int,
out_channels: int,
kernel_size: _size_2_t,
stride: _size_2_t = 1,
padding: _size_2_t = 0,
bias: bool = True,
):in_channels：输入特征矩阵的深度；
out_channels：输出特征矩阵深度，也即使用卷积核的个数；
kernel_size：卷积核大小；
stride：步长，默认为1；
padding：在四周进行补0处理，默认为0；
bias：偏置，默认为True，即使用偏置。
定义池化层的函数MaxPool2d的函数定义，参数如下：
def __init__(
self,
kernel_size: _size_any_t,
stride: Optional[_size_any_t] = None,
padding: _size_any_t = 0
) -> None:kernel_size：池化核大小；
stride：步长，若不指定会采用和池化核大小一样的步长。
输入为3×32×32，经过conv1后根据公式：
计算出输出的矩阵是28×28的，由于使用了16个卷积核，因此输出为16×28×28；
再经过pool1，池化层不改变深度，利用2×2的池化核得到的输出为16×14×14；
经过conv2，此时输入的深度是16，采用32个卷积核，大小为5×5，同理根据公式计算，得到的输出为32×10×10；
再经过pool2，利用2×2的池化核得到的输出为32×5×5；
经过fc1，全连接层的输入为一维向量，要将输入展平，节点设置根据网络结构设为120；
经过fc2，输入设置为120，节点设置根据网络结构设为84；
经过fc3，输入设置为84，节点设置根据输出的类别，设为10。
网络结构定义好之后进行前向传播，经过卷积层后要通过一个relu激活函数；在进入全连接层之前要将特征矩阵展平，其中view函数的第一个参数设为1，表示动态调整这个维度上的元素个数，以保证元素的总数不变；经过全连接层需要通过relu激活函数，但在最后一层按理说要接一个softmax层，将输出转化为一个概率分布，但在训练网络过程中计算卷积交叉熵时，已经在内部实现了一个更加高效的softmax方法，所以不需要添加softmax层了。
2 训练过程
采用CIFAR10数据集，一共有10个类别，图像均为3×32×32的，首先从网络上下载数据集：
train_set = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=True,
download=True, transform=transform)将train设为True会下载数据集中的训练集样本，将download改为True会下载数据集到root所指定的文件夹内，transform是对图像进行预处理的函数：
transform = transforms.Compose(
[transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))])ToTensor函数所做的事情是将输入图像的高度×宽度×深度改为深度×高度×宽度，将每个维度的像素值范围从[0, 255]改为[0, 1]；Normalize函数是标准化的过程。
然后将数据分成不同批次：
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_set, batch_size=36,
shuffle=True, num_workers=0)batch_size即为每一批次的数据量，shuffle设为True可以将数据打乱。
测试集的导入方式同理，测试集导入之后，将其转化为一个迭代器，然后通过next方法可以获取到一批数据，包括图像以及对应标签：
val_data_iter = iter(val_loader)
val_image, val_label = val_data_iter.next()然后将模型实例化，定义损失函数以及优化器：
net = LeNet()
loss_function = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.Adam(net.parameters(), lr=0.001)
其中CrossEntropyLoss函数中包括了softmax函数，因此全连接层最后一层不需要加softmax层；优化器使用Adam优化器，第一个参数表示训练net中的所有可训练的参数（parameters）都进行训练，学习率设为0.001。
然后进入训练过程：
for epoch in range(5): # 循环5次数据集
running_loss = 0.0 # 该变量用来累加训练过程中的损失
for step, data in enumerate(train_loader, start=0): # start=0代表step从0开始
# enumerate获取输入；data是[输入，标签]的列表
inputs, labels = data
# 将参数梯度归零，否则梯度会一直累加
optimizer.zero_grad()
# 前向传播 + 反向传播 + 优化
# 将输入送到net中进行前向传播得到输出
outputs = net(inputs)
# 计算损失
loss = loss_function(outputs, labels)
# 反向传播
loss.backward()
# 利用优化器进行参数更新
optimizer.step()
# print statistics
running_loss += loss.item()
if step % 500 == 499: # 每500个批量打印一次
with torch.no_grad(): # 在接下来的计算过程中不要计算每个节点的误差损失梯度
outputs = net(val_image) # 将测试集输入网络，输出[batch, 10]
# 找到概率最大的值是哪一个，要在维度1上找最大值，第0维是batch，[1]是只需要知道索引值即可
predict_y = torch.max(outputs, dim=1)[1]
# 将预测值与实际值作比较。相同返回1，不同返回0，通过求和函数可知本次预测对了多少个样本
# 此时是ToTensor类型，通过item获取数值，除以测试样本数目，得到准确率
accuracy = torch.eq(predict_y, val_label).sum().item() / val_label.size(0)
print('[%d, %5d] train_loss: %.3f test_accuracy: %.3f' %
(epoch + 1, step + 1, running_loss / 500, accuracy))
# 将running_loss清零
running_loss = 0.0训练完成后保存模型：
# 保存模型权重
save_path = './Lenet.pth'
torch.save(net.state_dict(), save_path)3 测试过程
训练完成后可以自己搜索图片输入进行预测：
# 由于输入图片大小不确定，因此多了一步将图片缩放成32×32的大小
transform = transforms.Compose(
[transforms.Resize((32, 32)),
transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))])
classes = ('plane', 'car', 'bird', 'cat',
'deer', 'dog', 'frog', 'horse', 'ship', 'truck')
net = LeNet()
# 载入权重文件
net.load_state_dict(torch.load('Lenet.pth'))
# 载入图像
im = Image.open('1.jpg')
im = transform(im) # [C, H, W]
# 由于输入的图像应该是4个维度，因此在前面多加1个维度
im = torch.unsqueeze(im, dim=0) # [N, C, H, W]
with torch.no_grad():
outputs = net(im)
predict = torch.max(outputs, dim=1)[1].numpy()
# 利用最大值的index找到所对应的类
print(classes[int(predict)])