PyTorch框架：（3）使用PyTorch框架构构建神经网络分类任务

目录

0、背景

1、分类任务介绍：

 2、网络架构

 3、手写网络

3.1、读取数据集

3.2、查看数据集

3.3将x和y转换成tensor的格式

3.4、定义model

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0、背景

其实分类和回归本质上没有太大区别，只是说最终得到的结果是不同的，以及使用的损失函数是不同的，中间的网络架构相对于来说是比较固定的。

1、分类任务介绍：

 分类任务中标签的设计稍微不同，比如上图中的9他预测出来就是123456789中的哪一个，不是这样的，而是我们的标签他也是一个one_hot encoding的编码，这个one_hot encoding的编码我们要得到的最终他预测的一个结果不是一个值而是10个值(0到9这10个数)，我们得到的是当前这个输入它属于0到9各自的可能性(比如上图0.12表示属于1的概率是12%，属于9的概率是87%)；