New___dream的博客

本文介绍了如何使用PyTorch框架进行FashionMNIST数据集的分类任务。首先，通过torchvision.datasets加载并预处理数据，使用DataLoader进行批量处理。接着，定义了一个简单的线性模型和一个更复杂的神经网络模型NeuralNetwork，并选择了交叉熵损失函数和SGD优化器。训练过程中，模型在训练集上进行训练，并在测试集上评估性能。训练完成后，模型的状态被保存到model.pth文件中。最后，通过加载模型并对测试集中的样本进行预测，展示了模型的实际应用效果。