batch_size, lr, num_epochs = 256, 0.1, 10 loss = nn.CrossEntropyLoss(reduction='none') # reduction 减少 trainer = torch.optim.SGD(net.parameters(), lr=lr) # optimize 优化 SGD stochastic gradient descent 随机梯度下降 train_iter, test_iter = d2l.load_data_fashion_mnist(batch_size) # interative 迭代 d2l.train_ch3(net, train_iter, test_iter, loss, num_epochs, trainer) 什么意思
时间: 2024-01-16 09:05:01 浏览: 112
这段代码是使用 PyTorch 训练一个基于 Fashion MNIST 数据集的神经网络模型。其中:
- `batch_size` 表示每个 batch 中包含的样本量;
- `lr` 表示学习率,即每次更新模型参数时的步长;
- `num_epochs` 表示训练的轮数;
- `loss` 表示损失函数,这里使用交叉熵损失函数;
- `trainer` 表示优化器,这里使用随机梯度下降 (SGD) 优化器;
- `train_iter` 和 `test_iter` 分别表示训练数据集和测试数据集的迭代器;
- `d2l.train_ch3()` 是一个训练函数,它接受一个神经网络模型,训练数据集迭代器,测试数据集迭代器,损失函数,训练轮数和优化器等参数,用于训练模型。
这段代码的作用是训练一个基于 Fashion MNIST 数据集的神经网络模型,使用交叉熵损失函数和随机梯度下降优化器进行优化,并在训练过程中输出训练和测试集上的损失函数值和准确率等信息。
相关问题
batch_size, lr, num_epochs = 256, 0.1, 10 loss = nn.CrossEntropyLoss(reduction='none') trainer = torch.optim.SGD(net.parameters(), lr=lr) train_iter, test_iter = d2l.load_data_fashion_mnist(batch_size) d2l.train_ch3(net, train_iter, test_iter, loss, num_epochs, trainer)
你正在使用批量大小(batch_size)为256,学习率(lr)为0.1,训练时的迭代次数(num_epochs)为10进行训练。你还使用交叉熵损失函数(nn.CrossEntropyLoss)进行训练,并使用随机梯度下降(SGD)优化器来更新网络参数(trainer = torch.optim.SGD(net.parameters(), lr=lr))。
你使用d2l.load_data_fashion_mnist函数加载了Fashion MNIST数据集,并将训练数据(train_iter)和测试数据(test_iter)传递给d2l.train_ch3函数进行训练。
在d2l.train_ch3函数中,你将使用上述参数进行模型(net)的训练。该函数将使用训练数据集进行训练,并在每个epoch结束时使用测试数据集进行评估。在训练过程中,将使用交叉熵损失函数计算损失(loss),并使用SGD优化器更新网络参数。
请注意,我只知道你在进行模型训练,并不知道具体的代码实现细节。如果你有关于模型训练的问题,我会尽力回答。
net = nn.Sequential(nn.Flatten(), nn.Linear(784, 256), nn.ReLU(), nn.Linear(256, 10)) def init_weights(m): if type(m) == nn.Linear: nn.init.normal_(m.weight, std=0.01) net.apply(init_weights);batch_size, lr, num_epochs = 256, 0.1, 10 loss = nn.CrossEntropyLoss(reduction='none') trainer = torch.optim.SGD(net.parameters(), lr=lr) train_iter, test_iter = d2l.load_data_fashion_mnist(batch_size) d2l.train_ch3(net, train_iter, test_iter, loss, num_epochs, trainer)
这段代码是在使用PyTorch框架来训练一个神经网络对Fashion-MNIST数据集进行分类。首先定义了一个包含两个线性层和一个ReLU激活函数的神经网络。然后定义了一个权重初始化函数,它将会被应用到神经网络的所有线性层上,初始化方法是使用正态分布来随机初始化权重,标准差为0.01。接着定义了一个批量大小、学习率和训练轮数。使用nn.CrossEntropyLoss作为损失函数,它是用来计算分类问题中的损失值。然后使用SGD优化器来更新神经网络的参数。最后调用d2l.train_ch3函数,这个函数将会进行训练并输出训练结果。
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