15、PyTorch教程--- Convents简介

最新推荐文章于 2025-11-24 19:11:26 发布

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分类专栏： PyTorch保姆级教程文章标签：深度学习机器学习人工智能 python 神经网络计算机视觉 pytorch

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本文是PyTorch教程的一部分，主要讲解如何从零开始构建卷积神经网络（CNN）模型，涉及Conv2d、MaxPool2d、ReLU、View和Linear Layer等步骤。在训练过程中，文章介绍了训练与验证模式的区别，特别是丢弃层在训练和验证阶段的不同行为，以及在训练模式中计算梯度和更新模型参数的过程。

修道院是关于从头开始构建CNN模型的。网络架构将包含以下步骤的组合 -

Conv2d（卷积层）
MaxPool2d（最大池化层）
Rectified Linear Unit（修正线性单元）
View（展平层）
Linear Layer（全连接层）
训练模型
训练模型的过程与图像分类问题相同。以下代码片段完成了在提供的数据集上训练模型的步骤 -

def fit(epoch,model,data_loader,phase 
= 'training',volatile = False):
   if phase == 'training':
      model.train()
   if phase == 'training':
      model.train()
   if phase == 'validation':
      model.eval()
   volatile=True
   running_loss = 0.0
   running_correct = 0
   for batch_idx , (data,target) in enumerate(data_loader):
      if is_cuda:
         data,target = data.cuda(),target.cuda()
         data , target = Variable(data,volatile),Variable(target)
      if phase == 'training':
         optimizer.zero_grad()
         output = model

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