pytorch-15-Train_Val_Test&交叉验证

ClFH

于 2020-08-13 09:38:23 发布

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分类专栏： pytorch突击文章标签： pytorch 深度学习

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Xiaobai_rabbit0/article/details/107972201

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本文详细探讨了使用PyTorch进行深度学习模型的训练、验证和测试流程，包括数据集划分、交叉验证的概念及其在PyTorch中的实现，旨在提升模型的泛化能力。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

import  torch
import  torch.nn as nn
import  torch.nn.functional as F
import  torch.optim as optim
from    torchvision import datasets, transforms


batch_size=200
learning_rate=0.01
epochs=10

train_db = datasets.MNIST('./data', train=True, download=True,
                   transform=transforms.Compose([
                       transforms.ToTensor(),
                       transforms.Normalize((0.1307,), (0.3081,))
                   ]))
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(
    train_db,
    batch_size=batch_size, shuffle=True)

test_db = datasets.MNIST('./data', train=False, transform=transforms.Compose([
    transforms.ToTensor(),
    transfo

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