Pytorch第四天作业

最新推荐文章于 2023-04-09 19:07:09 发布
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#Pytorch

本文详细介绍了使用PyTorch构建多层全连接神经网络的过程，包括模型定义、损失函数选择、优化器设置及模型训练。通过实践案例，展示了如何应用全连接神经网络进行MNIST手写数字识别分类。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

任务：用PyTorch实现多层网络(给代码截图参考)
引入模块，读取数据
构建计算图（构建网络模型）
损失函数与优化器
开始训练模型
对训练的模型预测结果进行评估
实现：PyTorch搭建多层全连接神经网络实现MNIST手写数字识别分类（参考：https://blog.youkuaiyun.com/out_of_memory_error/article/details/81414986）
1.全连接神经网络（FC）。输入层三个神经元，隐藏层四个神经元，输出层两个神经元。4
2.定义一个简单的三层全连接神经网络，每一层都是线性的

在这里插入图片描述
在每层输出部分添加激活函数
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添加一个加快收敛速度的方法
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测试模型
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