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本文是手写数学符号识别项目的第三部分，主要讲解模型的训练和预测过程。首先定义了评判精度的函数，接着详细介绍了模型训练，包括初始化参数、训练与测试、模型损失的计算。在训练过程中采用了Xavier初始化以避免梯度爆炸或消失。文章还展示了训练历史的损失和精度变化，并保存了训练好的模型。最后，提供了模型测试的方法和结果显示。
项目文章列表
【模块化】pytorch深度学习案例（一）——手写数学符号识别
前言
在前面的文章中我们重点介绍了数据的形式，数据的加载，并且解决了加载过大的数据集可能导致的OOM问题。同时我们也解决了加载torchvision中现有的模型时遇到的输入和输出端与我们实际问题不匹配的情况，在本篇文章中我们将介绍模型的训练和预测过程。
注：本项目免费概括版本请查看下面链接(附模块化代码)
pytorch深度学习案例（一）——手写数学符号识别
pytorch零基础实现手写数学符号识别项目（三）——模型训练与预测
于 2023-01-24 14:53:29 首次发布
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