深度学习与PyTorch入门实战 - 26. LR多分类实战

• 语言: 中文（简体）
• 格式: .pdf
• 来源: github.com/dragen1860

摘要

该文档主要讲解了使用PyTorch框架进行多分类问题的实战训练。实战内容包括MNIST数据集的加载与处理、全连接神经网络模型的构建与训练。具体步骤包括数据加载部分从服务器下载MNIST训练和测试数据集，并进行预处理。网络结构部分采用了三层全连接网络，每层均使用Kaiming正则化初始化权重，前两层使用ReLU激活函数。优化器选择了SGD，损失函数使用了交叉熵损失函数，通过反向传播进行训练。

AI总结

以下是对文档内容的总结：

本文档主要介绍了使用PyTorch进行多分类任务的实战操作，围绕MNIST数据集展开。以下是核心内容的总结：

1. **数据获取与处理**
- 从http://yann.lecun.com/exdb/mnist/下载MNIST数据集，包括训练集和测试集。
- 数据预处理：将输入数据展平成一维形式（`data.view(-1, )`）。

2. **模型结构**
- 使用全连接神经网络进行多分类任务。
- 网络结构包括三个全连接层（`w1`, `w2`, `w3`），均使用Kaiming均匀分布初始化（`torch.nn.init.kaiming_normal_`）。
- 激活函数为ReLU（`Telu`，即ReLU）。

3. **训练流程**
- 定义优化器：使用随机梯度下降（SGD），学习率为`learning_rate`。
- 定义损失函数：交叉熵损失（`nn.CrossEntropyLoss()`）。
- 训练过程：
1. 迭代 epochs 次。
2. 在每个 epoch 中，遍历训练集的批次（`batch_idx`，数据和标签）。
3. 前向传播：输入数据通过网络得到输出（`logits`）。
4. 计算损失：将输出与真实标签代入损失函数。
5. 反向传播：清除梯度、计算梯度并更新参数。

4. **其他说明**
- 文档中提到下一课将介绍PyTorch全连接层的详细内容。
- 部分代码片段可能存在打字错误或断行问题，但总体逻辑清晰。

总结内容涵盖了多分类任务的核心流程，包括数据处理、模型定义、损失函数、优化器和训练过程，逻辑清晰且易于理解。