PyTorch入门实践：PyTorch深度学习模型优化入门

原创

已于 2025-10-20 10:28:10 修改 · 443 阅读

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#深度学习 #pytorch #人工智能

于 2025-10-20 10:09:40 首次发布

深度学习模型优化教程

学习目标

通过本课程，学员能够了解深度学习中模型优化的核心知识，包括如何配置优化器、选择损失函数以及搭建完整的训练与测试流程，使学习者能够独立地对神经网络模型进行有效的参数优化。

学习内容

1 PyTorch模型参数优化

1.1 加载FashionMNIST数据集与模型定义

下面的代码块利用PyTorch的datasets模块加载FashionMNIST数据集，分别获取训练数据和测试数据，并将其转换为张量形式。
使用 DataLoader 将数据集加载为可迭代的形式，设置批量大小为 64。

同时定义了一个简单的神经网络模型，包含一个展平层和多个线性层与ReLU激活函数。

# 下载数据集
!wget https://model-community-picture.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/ascend-zone/notebook_datasets/1ba96cf82a5511f0bbecfa163edcddae/data.zip

!unzip data.zip

%matplotlib inline
import torch
from torch import nn
from torch.utils.data import DataLoader
from torchvision import datasets
from torchvision.transforms import ToTensor

training_data = datasets.FashionMNIST(
    root="./data",
    train=True,
    download=False,
    transform=ToTensor()
)

test_data = datasets.FashionMNIST(
    root="./data",
    train=False,
    download=False,
    transform=ToTensor()
)

train_dataloader = DataLoader(training_data, batch_size=64)
test_dataloader = DataLoader(test_data, batch_size=64)

# 模型定义
class NeuralNetwork(nn.Module):
    def