在VSCode中调试神经网络

1 问题

问题1: 共有多个batch呢?

问题2: 为什么可以net(x)？

问题3: 探索vscode的debug神经网络的方法

2 方法

1、每个epoch中有多个batch，每个batch包含64个样本。epoch是指将整个训练集中的所有样本都经过一次神经网络的前向传播和反向传播的过程。在一个epoch中，通过遍历每个批次，将批次中的样本输入神经网络进行前向传播和反向传播，然后更新网络的参数，直到遍历完所有批次。

2、net(x)调用我们的模型来获得模型的输出。这实际上是net.call(x)的简写。

3、要在VSCode中调试神经网络，可以按照以下步骤进行：

1. 设置断点：在神经网络代码中选择想要设置断点的行，可以是某个具体的前向传播或反向传播的步骤，或者其他需要调试的代码片段。

2. 配置调试器：在VSCode的侧边栏中，点击调试按钮，然后点击左上角的齿轮图标，选择"Python"作为调试环境。这会生成.vscode/launch.json文件。

3. 配置launch.json文件：在launch.json文件中，找到configurations字段，添加或修改以下配置：

      - "name"：配置调试会话的名称。
      - "type"：设置为"python"。
      - "request"：设置为"launch"。
      - "program"：设置为你的神经网络代码的入口文件。
      - "args"：如果有需要的话，可以在这里传递命令行参数。
      - "env"：设置环境变量（可选）。
      - "cwd"：设置当前工作目录（可选）。

4. 启动调试会话：将光标放在要调试的代码行，然后按下F5键，或者点击调试视图的绿色启动按钮，启动调试会话。

5. 调试过程：当调试会话启动后，程序会在设置的断点处停下来，可以使用VSCode提供的调试工具，如变量查看、观察窗口和调用栈等，逐步执行代码，查看变量的值，找出问题所在。

3 结语

在训练神经网络时，通常将训练集分为多个批次(batch)，每个批次包含一定数量的样本。通过多个epoch的训练，可以逐渐调整神经网络的参数，提高模型的性能和准确度。

正向传播（forward）：它将列表中的每个块连接在一起，将每个块的输出作为下一个块的输入。Net（x）即调用的forward的输出结果作为下一个块的输入。

调试神经网络的过程可能会比较复杂，尤其是在处理大规模数据集和复杂模型时。确保已经正确设置了断点和调试环境，并且熟悉神经网络的运行原理和代码逻辑，才能更好地利用调试功能排查问题。