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文档简介

实践任务3-手写数字识别网络训练

模型训练

为了方便后续使用模型，可以将训练过程写成一个函数，向该函数传入网络模型、损失函数、优化器等必要对象后，在MNIST数据集上进行训练并打印日志观察过程。实践任务3-手写数字识别网络训练

模型训练deftrain(epoches):

forepochinrange(epoches):

fori,datainenumerate(train_loader):

(images,labels)=data

images=images.reshape(-1,28*28)

output=model(images)实践任务3-手写数字识别网络训练

模型训练deftrain(epoches):

forepochinrange(epoches):

fori,datainenumerate(train_loader):

(images,labels)=data

images=images.reshape(-1,28*28)

output=model(images)

#前向传播，计算损失，方向传播，更新参数

loss=criterion(output,labels)

optimizer.zero_grad()

loss.backward()

optimizer.step()

实践任务3-手写数字识别网络训练

模型训练deftrain(epoches):

forepochinrange(epoches):

fori,datainenumerate(train_loader):

(images,labels)=data

#得到输入和标签

#前向传播，计算损失，方向传播，更新参数

#打印日志

if(i+1)%100==0:

print('Epoch[{}/{}-{}],Loss:{:.4f}'

.format(epoch+1,epoches,(i+1),loss.item()))实践任务3-手写数字识别网络训练

模型训练调用train(l)训练一轮的结果如下所示：Epoch[1/1-100],Loss:0.9250Epoch[1/1-200],Loss:0.7030Epoch[1/1-300],Loss:0.4063Epoch[1/1-400],Loss:0.3836Epoch[1/1-500],Loss:0.4059Epoch[1/1-600],Loss:0.4280Epoch[1/1-700],Loss:0.3695Epoch[1/1-800],Loss:0.3918Epoch[1/1-900],Loss:0.5331实践任务3-手写数字识别网络训练模型训练模型训练的技巧：1.数据预处理2.超参数调整3.模

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