【科研-学习-pytorch】3-分类问题

最新推荐文章于 2023-05-19 20:48:09 发布
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#pytorch #分类 #学习

这篇博客详细介绍了如何使用PyTorch构建一个包含三个全连接层的多类分类模型，数据预处理采用了one-hot编码，并选择了ReLU作为激活函数。博主通过torchvision加载MNIST数据集，划分了训练、验证和测试集。训练过程中，博主展示了迭代过程，计算梯度和反向传播的步骤。最后，展示了损失函数的变化曲线以及部分预测结果的可视化。
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分类问题

线性回归，三个fc分类预测；
one-hot编码；
激活函数Relu；
矩阵相乘的shape变换；

mnist

torchvision直接读取；
train、test、val；

实现

  • load data
    torchvision load data（x，y）

  • create model
    torch.nn，使用nn.linear嵌套三个fc得到模型；
    加入F.relu作为激活函数；

  • train和test
    训练迭代，读取traindataloader数据、放入模型、清零梯度、计算梯度、反向传播；

  • visual and predict result
    plot loss变化和部分预测结果；

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