PyTorch项目23：批量将图像输入到CNN PyTorch项目23：批量将图像输入到CNN

PyTorch - 23 - 神经网络批处理 - 将图像批传递到PyTorch CNN

• Passing A Batch Of Images To The Network
  • Fashion MNIST Classes
  • Using Argmax: Prediction Vs Label
  • Conclusion

Passing A Batch Of Images To The Network

1. 数据准备

2. 模型构建
   a. 掌握批处理在神经网络中的传输机制

3. 模型训练

4. 对模型输出结果进行评估

在上一集中，我们探讨了正向传播的原理，并学习了如何将单个图像从训练数据集中输入至网络。接下来，我们将进一步了解如何利用一组图像来实现这一过程。具体而言，我们将借助数据加载器获取图像批次，并将其输入网络，随后对所得结果进行说明。

首先，回顾前一节所使用的代码配置。我们需要确保以下几项内容已就绪：

1. 所需模块的导入。
2. 已准备好的训练数据集。
3. 网络结构的定义类。
4. 关闭梯度计算功能。（此步骤为可选操作）
5. 网络类的具体实例化对象。

接下来，我们将基于训练数据集构建一个新的DataLoader实例，并设定batch_size = 10，以使输出信息更加清晰易读。