小编给大家分享一下python中的Pytorch建模流程是什么，相信大部分人都还不怎么了解，因此分享这篇文章给大家参考一下，希望大家阅读完这篇文章后大有收获，下面让我们一起去了解一下吧！一般我们训练神经网络有以下步骤：导入库设置训练参数的初始值导入数据集并制作数据集定义神经网络架构定义训练流程训练模型以下，我就将上述步骤使用代码进行注释讲解：本次我们使用FashionMNIST图像数据集，每个图像是一个28*28的像素数组，共有10个衣物类别，比如连衣裙、运动鞋、包等。注：初次运行下载需要等待较长时间。我们可以对数据进行检查：可以看到一个batch中有128个样本，每个样本的维度是1*28*28。之后我们确定模型的输入维度与输出维度：先使用一个128个神经元的全连接层，然后用relu激活函数，再将其结果映射到标签的维度，并使用softmax进行激活。在实际应用中，我们一般会将训练模型部分封装成一个函数，而这个函数可以继续细分为以下几步：定义损失函数与优化器完成向前传播计算损失反向传播梯度更新梯度清零在此六步核心操作的基础上，我们通常还需要对模型的训练进度、损失值与准确度进行监视。注释代码如下：现在我们已经用Pytorch训练了最基础的神经网络，并且可以查看其训练成果。大家可以将代码复制进行运行！虽然没有用到复杂的模型，但是我们在每次建模时的基本思想都是一致的以上是“python中的Pytorch建模流程是什么”这篇文章的所有内容，感谢各位免费云主机域名的阅读！相信大家都有了一定的了解，希望分享的内容对大家有所帮助，如果还想学习更多知识，欢迎关注百云主机行业资讯频道！
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