PyTorch实战案例三——基于PyTorch的多层感知机实现

目录

• • 一、案例描述

    • 二、Fashion-MNIST数据集介绍

    • • 2.1 数据集的加载过程
      • 2.2 依据数字标签提取对应的文本标签
      • 2.3 图像与标签的可视化展示

    • 三、代码详细解析

    • • 3.1 设计并实现数据集加载函数
      • 3.2 构建包含单个隐藏层的多层感知机模型
      • 3.3 启动模型训练流程
      • 3.4 损失函数的变化趋势可视化
      • 3.5 对测试集准确率进行评估

    • 四、完整代码呈现

一、案例描述与分析

本节将阐述PyTorch框架中的一个入门示例——多层感知机算法。
具体实施内容为：借助PyTorch构建神经网络模型，实现对Fashion-MNIST数据集的分类任务。

二、Fashion-MNIST数据集介绍

2.1 加载数据集

通过调用datasets.FashionMNIST()函数实现数据集的加载，其具体使用方式为：
datasets.FashionMNIST(root, train=True, transform=None, download=False)

• root：用于指定数据集存储的路径；
• train：布尔类型参数，当设置为True