pytorch基本建模流程

最新推荐文章于 2024-07-24 18:10:58 发布

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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/yao09605/article/details/105217520

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本文详细介绍了PyTorch中模型训练的基本步骤，包括DataSet的数据格式化，Dataloader的数据加载，model的定义，loss function的选择，以及optimizer的使用。在DataSet部分，强调了__getitem__方法的重要性。Dataloader部分解释了其参数设置。对于model，说明了如何在forward函数中定义前向计算。loss function部分讨论了如何定义损失并进行反向传播计算梯度。最后，概述了整体训练流程。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

首先一个模型训练过程的基本框架：

DataSet 数据格式化
Dataloader 数据载入
model 模型定义
lossfunction 损失函数定义
optimizer 优化器

1. DataSet

基类

class Dataset(object):
    r"""An abstract class representing a :class:`Dataset`.

    All datasets that represent a map from keys to data samples should subclass
    it. All subclasses should overwrite :meth:`__getitem__`, supporting fetching a
    data sample for a given key. Subclasses could also optionally overwrite
    :meth:`__len__`, which is expected to return the size of the dataset by many
    :class:`~torch.utils.data.Sampler` implementations and the default options
    of :class:`~torch.utils.data.DataLoader`.

    .. note::
      :class:`~torch.utils.data.DataLoader` by default constructs a index
      sampler that yields integral indices.  To make it work with a map-style
      dataset with non-integral indices/keys, a custom sampler must be provided.
    """

    def __getitem__(self, index):
        raise NotImplementedError

    def __add__(self, other):
        return ConcatDataset(

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