6.1 PyTorch简单二分类模型

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• 第二章：认识Tensor的类型、创建、存储、api等，打好Tensor的基础，是进行PyTorch深度学习实践的重中之重的基础。
• 第三章：学习PyTorch如何读入各种外部数据
• 第四章：利用PyTorch从头到尾创建、训练、评估一个模型，理解与熟悉PyTorch实现模型的每个步骤，用到的模块与方法。
• 第五章：学习如何利用PyTorch提供的3种方法去创建各种模型结构。
• 第六章：利用PyTorch实现简单与经典的模型全过程:简单二分类、手写字体识别、词向量的实现、自编码器实现。
• 第七章：利用PyTorch实现复杂模型：翻译机（nlp领域）、生成对抗网络（GAN)、强化学习(RL)、风格迁移（cv领域）。
• 第八章：PyTorch的其他高级用法：模型在不同框架之间的迁移、可视化、多个GPU并行计算。

简单的分类模型完整代码如下，每一个部分都是前文中介绍过的组件，直接看代码与注释，大家就能理解的。

import torch
import torch.nn as nn
import torch.utils.data as Data


# 模型结构
class ClassifyModel(nn.Module):
    def __init__(self, input_dim, hiden_dim, output_dim):
        super(ClassifyModel, self).__init__()
        self.linear1 = nn.Linear(input_dim, hiden_dim)
        self.linear2 = nn.Linear(hiden_dim, output_dim)

    def forward(self, x):
        hidden = self.linear1(x)
        activate