解释下for epoch in range(num_epochs):
时间: 2024-05-26 22:13:58 浏览: 230
022PyTorch中ReduceLROnPlateau的学习率调整优化器
在机器学习中,通常需要通过多次迭代训练模型,以最小化损失函数并提高模型的性能。在这种情况下,通常使用一个称为“epoch”的术语来表示一次完整的训练循环,其中模型将看到训练数据集中的每个样本一次。
因此,`for epoch in range(num_epochs)` 就是一个循环语句,它的作用是迭代训练模型多次,从第一次迭代到第 `num_epochs` 次迭代,每次迭代就是一个 epoch。在每个 epoch 中,我们会将训练数据集中的每个样本都输入到模型中进行训练,以不断提高模型的性能。
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