pytorch零基础实现手写数学符号识别项目(三)——模型训练与预测

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。

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

项目文章列表

手写数学符号识别项目(一)——数据集以及数据概况

手写数学符号识别项目(二)——数据加载以及模型浅试

手写数学符号识别项目(三)——模型训练与预测

【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

评判精度

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

打赏作者

艾醒(AiXing-w)

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付:¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足,请更换扫码支付或充值

打赏作者

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