Pytroch深度学习:从入门到实践
Posted C_小米同学
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了Pytroch深度学习:从入门到实践相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
目录
我们在写一个深度学习项目的时候,我们需要了解深度学习的一般流程
基本任务流程:
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数据流
- 文件划分(训练、验证的文件路径和对应的标签)
- Dataset类的重写
- __len__重写
- __getitem__重写
- Dateloader的封装
- Dataset
- Batchsize
- Shuffle-是否打乱(在验证集中,不需要打乱)
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模型构建
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训练函数、验证函数
- 训练函数
- 验证函数
- 不需要梯度,可以使用装饰器@torch.no_grad()/with torch.on_grad()
- 得到准确率和损失值
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优化器
- torch.optim
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损失函数
- Torch.nn. CrossEntropyLoss()
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权重的保存与加载
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运行的日志文件的保存
以上是关于Pytroch深度学习:从入门到实践的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章