生成如下代码:损失函数为交叉熵损失,学习率为1e-2,历元为10,优化器为SGD。 请打印每个纪元的损失,并将最终模型另存为“./Model/Model.pth”,设计训练过程

时间: 2024-05-31 10:07:40 浏览: 78
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tensorflow中常用交叉熵损失函数(cross_entropy)的比较总结与代码示例

import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim # 定义模型 class Net(nn.Module): def __init__(self): super(Net, self).__init__() self.fc1 = nn.Linear(10, 5) self.fc2 = nn.Linear(5, 2) def forward(self, x): x = torch.relu(self.fc1(x)) x = self.fc2(x) return x # 准备数据 x = torch.randn(100, 10) y = torch.randint(0, 2, (100,)) # 定义损失函数和优化器 criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=1e-2) # 训练模型 net = Net() for epoch in range(10): optimizer.zero_grad() outputs = net(x) loss = criterion(outputs, y) loss.backward() optimizer.step() print('Epoch [{}/{}], Loss: {:.4f}'.format(epoch+1, 10, loss.item())) # 保存模型 torch.save(net.state_dict(), './Model/Model.pth')
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