PyTorch: Softmax多分类实战操作

多分类一种比较常用的做法是在最后一层加softmax归一化，值最大的维度所对应的位置则作为该样本对应的类。本文采用PyTorch框架，选用经典图像数据集mnist学习一波多分类。 MNIST数据集 MNIST 数据集(手写数字数据集)来自美国国家标准与技术研究所, National Institute of Standards and Technology (NIST). 训练集 (training set) 由来自 250 个不同人手写的数字构成, 其中 50% 是高中学生, 50% 来自人口普查局 (the Census Bureau) 的工作人员. 测试集(test set) 也是同样