pytorch中,神经网络的训练和测试是如何操作的
时间: 2024-02-03 21:15:56 浏览: 59
在PyTorch中,神经网络的训练和测试主要包括以下几个步骤:
1. 定义模型:使用PyTorch定义神经网络模型,包括网络结构、参数等。
2. 定义损失函数:选择合适的损失函数,用于衡量模型预测结果与真实结果的差距。
3. 定义优化器:选择合适的优化算法,用于更新模型参数以最小化损失函数。
4. 训练模型:将训练数据输入到模型中,通过反向传播算法计算梯度并更新模型参数,不断迭代直到达到一定的训练次数或者损失函数达到一定的阈值。
5. 测试模型:使用测试数据对训练好的模型进行测试,并计算模型的准确率、精度等指标。
具体操作如下:
1. 定义模型:
```python
import torch.nn as nn
class Net(nn.Module):
def __init__(self):
super(Net, self).__init__()
self.fc1 = nn.Linear(784, 512)
self.fc2 = nn.Linear(512, 256)
self.fc3 = nn.Linear(256, 10)
self.relu = nn.ReLU()
def forward(self, x):
x = x.view(-1, 784)
x = self.relu(self.fc1(x))
x = self.relu(self.fc2(x))
x = self.fc3(x)
return x
model = Net()
```
2. 定义损失函数:
```python
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
```
3. 定义优化器:
```python
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)
```
4. 训练模型:
```python
for epoch in range(10):
running_loss = 0.0
for i, data in enumerate(trainloader, 0):
inputs, labels = data
optimizer.zero_grad()
outputs = model(inputs)
loss = criterion(outputs, labels)
loss.backward()
optimizer.step()
running_loss += loss.item()
if i % 1000 == 999:
print('[%d, %5d] loss: %.3f' % (epoch + 1, i + 1, running_loss / 1000))
running_loss = 0.0
```
5. 测试模型:
```python
correct = 0
total = 0
with torch.no_grad():
for data in testloader:
images, labels = data
outputs = model(images)
_, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
total += labels.size(0)
correct += (predicted == labels).sum().item()
print('Accuracy of the network on the 10000 test images: %d %%' % (100 * correct / total))
```