torch7搭建卷積神經網路詳細教程
已經詳細的介紹啦module模組，這裡再次基礎上再給出一些上container、 transfer functions layers和 ****** layers模組的理解。並在後面給出一些簡單的模型訓練方法。下述程式在itorch qtconsole下執行。
主要有四個函式(詳細見
torch7搭建卷積神經網路詳細教程
)，但是注意以下幾點：forward函式的input必須和backward的函式的input一致，否則梯度更新會有問題；forward會呼叫updateoutput(input), 而backward會呼叫[gradinput] ；updategradinput (input, gradoutput)和accgradparameters(input, gradoutput) ；高階訓練方式只要過載updateoutput和updategradinput這兩個函式，內部引數會自動改變。
@ add(module)
@ get(index)
@ size()
@ remove(index)
@ insert (module, [index] )
其用法在上一節搭建卷積神經網路的例項中已經給出，即生成是用乙個sequential，然後不斷add(module)，module有****** layers和卷積層。
有很多，一些是提供仿射變換的，一些是進行tensor method的。具有引數的modules有： linear ，add ，mul ，cmul 等；進行數**算的有：max, min, exp, mean, log, abs, mm(矩陣乘)，normalize(正則化)；進行基本tensor運算的 view ，transpose 。
上述函式的具體使用方法可以看torch7的官方api以及幫助文件。接下來僅介紹一些模型訓練所需要的關鍵函式。
將image包匯入當前執行環境，隨機生成一張1通道32x32的彩色影象，如下
上一節我們構建的卷積神經網路如下(引數稍微有調整)。
用上一節建立好的神經網路net呼叫forward（）方法輸入隨即生成的得到輸出的結果，如列印出來的形式，net最後是10個輸出節點，這裡輸出了10個值(bp演算法之前需要做的運算)。如下所示。
然後在此基礎進行bp演算法更新權值，如下所示。其中，zerogradparameters是將網路中的梯度快取設定為零；backword函式是進行後向傳播訓練的演算法，第乙個蠶食為輸入的影象，與forward中的輸入一致，不然後報錯，第二個引數為導師訊號，即影象的真實分類標籤。
前向傳播和反向傳播的基本過程就是上面，當然到這還不能我們的網路，還沒有定義損失函式，下面介紹損失函式的基本操作。
損失函式的實現也有正向和方向兩個操作，不同的神經網路用bp演算法求解的思想是一樣的，但是定義的網路不同，其具體的損失度量不同
。就這個例子來說我們定義是適合對分類的損失函式，呼叫他的前向傳播方法並輸入的引數分別為
**的類
和訓練樣本所屬的類。
執行完損失函式的前向操作後，再進行反向操作，backward()方法裡面的引數同forward()函式裡的引數，返回值是損失函式的梯度；
呼叫神經網路net的backward()方法輸入訓練集和其對應的損失函式梯度。然後，使用神經網路net的updateparameters()更新權重，該方法的輸入值為學習率，即完成了訓練。
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