10、神经网络训练与LinkNet语义分割模型详解

神经网络训练与LinkNet语义分割模型详解

1. 神经网络训练模板

在开始训练神经网络之前，我们需要了解基本的训练流程。以下是训练神经网络的模板代码步骤：
1. 循环遍历训练轮数（epoch）。
2. 对于每一轮，打乱数据并进行循环。
3. 将现有梯度置零，可通过以下代码实现：

optimizer.zero_grad()
net.zero_grad()

4. 运行网络的前向传播。
5. 通过调用损失函数并传入网络输出，计算损失。
6. 运行反向传播。
7. 使用优化器更新梯度。
8. 如果需要，保存运行中的损失。

需要注意的是，在保存运行损失时，由于PyTorch会保存变量之前的整个计算图以进行反向传播，因此要避免增量保存计算图，否则会导致内存耗尽。应始终从计算图中取出值并像保存没有图历史的普通张量一样保存。以下是具体代码示例：

inputs, labels = data
optimizer.zero_grad()
outputs = net(inputs)
loss = loss_fn(outputs, labels)
loss.backward()
optimizer.step()
running_loss += loss.item()

2. 语义分割简介

我们已经了解了卷积神经网络（CNN）