PyTorch神经网络项目中CNN训练循环说明
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PyTorch - 26 - CNN训练循环说明 - 神经网络代码项目
- 仅包含一个批次的训练
- 一次完整的训练周期（All Batches, 单个Epoch）
- 多轮训练过程（Multiple Epochs）
- 完整的训练循环
- 下一步就是可视化结果
Training With A Single Batch
在最近一集节目内容中，我们深入学习了训练环节的本质规律，并探讨了为何需要建立一个称为'训练循环'的系统结构。
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准备数据
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建立模型
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训练模型
a. 建立训练循环 -
分析模型的结果
我们可以通过以下方式总结用于单批训练的代码：
network = Network()
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_set, batch_size=100)
optimizer = optim.Adam(network.parameters(), lr=0.01)
batch = next(iter(train_loader)) # Get Batch
images, labels = batch
preds = network(images) # Pass 全部评论 (0)
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