pytorch使用训练集的数据训练保存的模型再代入训练集的输入会得到什么数据

如果使用训练集的数据训练保存的模型再代入训练集的输入，会得到模型已经学会的输入数据的输出结果。这通常不是一个好的做法，因为这样代入训练集数据进行测试不能真实反映模型的泛化能力。所以，通常我们会将训练集数据分成训练集和验证集两部分，使用训练集数据训练模型，使用验证集数据来评估模型的泛化能力。最后使用测试集数据来进行最终的测试。

相关问题

pytorch中训练集 测试集 验证集之间关系

在 PyTorch 中，训练集、测试集和验证集是用于模型训练和评估的数据集，它们之间的关系如下：

训练集是用于训练模型的数据集，通常包含大量的数据，可以用于模型参数的更新和调整。

验证集是用于验证模型性能的数据集，通常包含一部分训练集数据，但不参与模型训练，主要用于模型的超参数调整和模型选择。

测试集是用于评估模型性能的数据集，通常包含与训练集和验证集不同的数据，用于评估模型的泛化能力和性能。

在训练过程中，模型使用训练集进行训练，并使用验证集进行模型的调整，直到模型的性能达到最优。在训练结束后，使用测试集对模型进行评估，以评估模型的性能。需要注意的是，在训练中不能使用测试集和验证集进行模型的训练，以免出现过拟合的情况。

pytorch怎么训练模型

训练 PyTorch 模型的基本步骤如下：

1. 准备数据：将数据加载到 PyTorch 中并对其进行预处理。

2. 定义模型：使用 PyTorch 定义模型结构。

3. 定义损失函数：选择适当的损失函数来评估模型的性能。

4. 定义优化器：选择适当的优化器来更新模型的参数。

5. 训练模型：循环迭代数据集，计算模型输出和损失函数，使用反向传播更新模型参数。

6. 评估模型：使用测试数据集评估模型性能。

7. 保存模型：保存训练好的模型，以备将来使用。

具体的实现方式可以参考 PyTorch 的官方文档和示例代码。