【Python】如何使用Pytorch構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)模型
機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的一個(gè)分支，它的任務(wù)是在已有的數(shù)據(jù)集上學(xué)習(xí)，最終得到一個(gè)能夠解決新問題的模型。Pytorch是一個(gè)開源的機(jī)器學(xué)習(xí)框架，它可以讓我們用更少的代碼構(gòu)建模型，并且可以讓模型訓(xùn)練的過程更加簡單。
首先，我們需要準(zhǔn)備一個(gè)數(shù)據(jù)集。這里我們使用的是MNIST數(shù)據(jù)集。MNIST數(shù)據(jù)集包含了大約70000張手寫數(shù)字圖片，圖片大小為28*28像素，每張圖片都被標(biāo)記了所代表的數(shù)字。我們可以使用Pytorch的torchvision工具包來載入MNIST數(shù)據(jù)集。
import torchvision.datasets as dsets import torchvision.transforms as transforms
MNIST Dataset dataset = dsets.MNIST(root='.', train=True, transform=transforms.ToTensor(), download=True)
Data Loader (Input Pipeline) data_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset=dataset, batch_size=100, shuffle=True)
接下來，我們要做的是構(gòu)建一個(gè)簡單的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。為了簡化模型，我們只使用兩個(gè)線性層。
import torch.nn as nn
Linear Model model = nn.Sequential( nn.Linear(784, 256), nn.ReLU(), nn.Linear(256, 10) )
最后，我們要做的是定義一個(gè)損失函數(shù)和一個(gè)優(yōu)化器。我們使用交叉熵?fù)p失函數(shù)來度量預(yù)測的結(jié)果和真實(shí)結(jié)果之間的差距。優(yōu)化器的作用是幫助我們更新網(wǎng)絡(luò)權(quán)重，使得預(yù)測結(jié)果越來越接近真實(shí)結(jié)果。
import torch.optim as optim
Loss and Optimizer criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)
現(xiàn)在我們可以開始訓(xùn)練模型了。在訓(xùn)練過程中，我們會(huì)不斷地遍歷數(shù)據(jù)集中的圖片，并使
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