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PyTorch中怎么進(jìn)行模型訓(xùn)練和評(píng)估

小億
97
2024-03-14 13:33:26

在PyTorch中進(jìn)行模型訓(xùn)練和評(píng)估通常會(huì)涉及以下步驟：

  1. 定義模型：首先需要定義一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，可以使用PyTorch中提供的現(xiàn)成模型，也可以自定義模型結(jié)構(gòu)。

  2. 定義損失函數(shù)：選擇適合任務(wù)的損失函數(shù)，如交叉熵?fù)p失函數(shù)用于分類任務(wù)。

  3. 定義優(yōu)化器：選擇優(yōu)化算法，如隨機(jī)梯度下降（SGD）或Adam優(yōu)化器。

  4. 訓(xùn)練模型：在訓(xùn)練集上迭代訓(xùn)練模型，計(jì)算損失并進(jìn)行反向傳播更新模型參數(shù)。

for epoch in range(num_epochs):
    for data in train_loader:
        inputs, labels = data
        optimizer.zero_grad()
        outputs = model(inputs)
        loss = criterion(outputs, labels)
        loss.backward()
        optimizer.step()
  1. 評(píng)估模型：在測試集上評(píng)估模型性能，計(jì)算準(zhǔn)確率或其他評(píng)估指標(biāo)。
correct = 0
total = 0
with torch.no_grad():
    for data in test_loader:
        inputs, labels = data
        outputs = model(inputs)
        _, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
        total += labels.size(0)
        correct += (predicted == labels).sum().item()

accuracy = correct / total
print('Accuracy: {:.2f}%'.format(100 * accuracy))

通過以上步驟，可以完成模型的訓(xùn)練和評(píng)估過程。同時(shí)，可以根據(jù)具體任務(wù)的需要對(duì)模型進(jìn)行調(diào)優(yōu)和改進(jìn)。

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