PyTorch基础学习:构建神经网络分类器

83 篇文章 ¥59.90 ¥99.00
本文介绍如何使用PyTorch构建神经网络分类器,以CIFAR-10数据集为例,涉及模型定义、损失函数、优化器、训练及性能评估。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

神经网络是一种强大的机器学习模型,可以用于解决各种问题,包括图像分类、自然语言处理和预测等。PyTorch是一个常用的深度学习框架,它提供了丰富的工具和函数,使得构建和训练神经网络变得更加容易。在本文中,我们将学习如何使用PyTorch构建一个简单的神经网络分类器,并使用它对图像数据集进行分类。

首先,我们需要导入PyTorch库和其他必要的依赖项。确保已经安装了PyTorch,并且可以通过import torch成功导入库。

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import torchvision
import torchvision.</
评论 1
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值