微信商城网站怎么做,寿光建设集团网站,wordpress+最新版本,企业网站建站费用《昇思 25 天学习打卡营第 7 天 | 模型训练 》 活动地址#xff1a;https://xihe.mindspore.cn/events/mindspore-training-camp 签名#xff1a;Sam9029 模型训练 本章节-结合前几张的内容所讲-算是一节综合实践 mindscope 框架使用张量 数据类型数据集下载与加载网络构建函…《昇思 25 天学习打卡营第 7 天 | 模型训练 》 活动地址https://xihe.mindspore.cn/events/mindspore-training-camp 签名Sam9029 模型训练 本章节-结合前几张的内容所讲-算是一节综合实践 mindscope 框架使用张量 数据类型数据集下载与加载网络构建函数式自动微分 以上内容都会在本节内容中实践体现 模型训练的四个步骤如下
1.构建数据集。 2.定义神经网络模型。 3.定义超参、损失函数及优化器。 4.输入数据集进行训练与评估。
前言
这一节有一个疑问深度学习中的 模型和深度学习网络 是什么关系 在实际应用中当我们谈论“模型”时可能是在讨论模型的架构、性能、泛化能力或如何将其应用于特定任务。而当我们谈论“深度学习网络”时我们可能更侧重于网络的结构和工作原理。总结来说深度学习网络是实现深度学习模型的一种方式而模型是深度学习网络学习得到的能够进行预测或分类的具体实例。在深度学习领域这两个术语经常可以互换使用尤其是在讨论具体的神经网络结构时。 模型训练的四个步骤 构建数据集数据是深度学习的基础。使用MindSpore的MnistDataset我们可以方便地加载和处理MNIST数据集。 from mindspore.dataset import MnistDataset
train_dataset MnistDataset(MNIST_Data/train, batch_size64)
test_dataset MnistDataset(MNIST_Data/test, batch_size64)定义神经网络模型一个简单的神经网络模型通常包含输入层、隐藏层和输出层。在MindSpore中我们可以通过nn.SequentialCell来构建顺序模型。 class Network(nn.Cell):def init(self):super().init()self.flatten nn.Flatten()self.dense_relu_sequential nn.SequentialCell(nn.Dense(28*28, 512),nn.ReLU(),nn.Dense(512, 512),nn.ReLU(),nn.Dense(512, 10))def construct(self, x):x self.flatten(x)x self.dense_relu_sequential(x)return x定义超参、损失函数及优化器超参数如学习率、批次大小和训练轮次对模型训练至关重要。损失函数评估预测值与实际值的差异而优化器则用于更新模型参数。 epochs 3
batch_size 64
learning_rate 0.01
loss_fn nn.CrossEntropyLoss()
optimizer nn.SGD(model.trainable_params(), learning_ratelearning_rate)训练与评估通过迭代数据集进行训练并在每轮结束后评估模型性能。 def train_loop(model, dataset):# 训练循环的实现...
def test_loop(model, dataset, loss_fn):# 测试循环的实现...
