在服务器做网站,网店推广总结,网站建设客户沟通模块,北京盛赛车网站开发【Python】如何使用Pytorch构建机器学习模型 机器学习是人工智能的一个分支#xff0c;它的任务是在已有的数据集上学习#xff0c;最终得到一个能够解决新问题的模型。Pytorch是一个开源的机器学习框架#xff0c;它可以让我们用更少的代码构建模型#xff0c;并且可以让模… 【Python】如何使用Pytorch构建机器学习模型 机器学习是人工智能的一个分支它的任务是在已有的数据集上学习最终得到一个能够解决新问题的模型。Pytorch是一个开源的机器学习框架它可以让我们用更少的代码构建模型并且可以让模型训练的过程更加简单。 首先我们需要准备一个数据集。这里我们使用的是MNIST数据集。MNIST数据集包含了大约70000张手写数字图片图片大小为28*28像素每张图片都被标记了所代表的数字。我们可以使用Pytorch的torchvision工具包来载入MNIST数据集。 import torchvision.datasets as dsets import torchvision.transforms as transforms MNIST Dataset dataset dsets.MNIST(root., trainTrue, transformtransforms.ToTensor(), downloadTrue) Data Loader (Input Pipeline) data_loader torch.utils.data.DataLoader(datasetdataset, batch_size100, shuffleTrue) 接下来我们要做的是构建一个简单的神经网络。为了简化模型我们只使用两个线性层。 import torch.nn as nn Linear Model model nn.Sequential( nn.Linear(784, 256), nn.ReLU(), nn.Linear(256, 10) ) 最后我们要做的是定义一个损失函数和一个优化器。我们使用交叉熵损失函数来度量预测的结果和真实结果之间的差距。优化器的作用是帮助我们更新网络权重使得预测结果越来越接近真实结果。 import torch.optim as optim Loss and Optimizer criterion nn.CrossEntropyLoss() optimizer optim.Adam(model.parameters(), lr0.001) 现在我们可以开始训练模型了。在训练过程中我们会不断地遍历数据集中的图片并使 顺便介绍一下我的另一篇专栏 《100天精通Python - 快速入门到黑科技》专栏是由 CSDN 内容合伙人丨全站排名 Top 4 的硬核博主 不吃西红柿 倾力打造。 基础知识篇以理论知识为主旨在帮助没有语言基础的小伙伴学习我整理成体系的精华知识快速入门构建起知识框架黑科技应用篇以实战为主包括办公效率小工具、爬虫、数据分析、机器学习、计算机视觉、自然语言处理、数据可视化等等让你会用一段简单的Python程序自动化解决工作和生活中的问题甚至成为红客。 订阅福利原价299限时1折订阅专栏进入千人全栈VIP答疑群作者优先解答机会代码指导/学习方法指引群里大佬可以抱团取暖大厂/外企内推机会 订阅福利简历指导、招聘内推、80G全栈学习视频、300本IT电子书Python、Java、前端、大数据、数据库、算法、爬虫、数据分析、机器学习、面试题库等等 专栏地址 点击《100天精通Python - 快速入门到黑科技》
