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训练模型就是为了优化模型参数。训练模型是一个迭代过程,每次迭代称为epoch。一个迭代的过程如下;
网络模型根据输入计算输出,称为预测值;
计算预测值和实际值的误差,称为损失;
计算模型参数关于误差的导数或偏导,称为梯度;
使用一种方法,优化模型参数,目标是使下一次迭代时,误差降低,称为梯度下降;
这个方法称为优化器,比如常见的三个字母:SGD
再次拿出之前训练FashionMNIST例子,这次通过它来讲讲优化模型参数
加载FashionMNIST数据集,这里设置了“download=True”,即如果root指定的目录“data”中没有,则下载:
import torch
from torch import nn
from torch.utils.data import DataLoader
from torchvision import datasets
from torchvision.transforms import ToTensor, Lambda
training_data = datasets.FashionMNIST(
root="data",
train
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