深度学习与PyTorch入门实战 - 53. 情感分类实战

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

摘要

文档介绍了使用PyTorch进行情感分类实战的过程。代码主要完成了以下步骤：定义训练循环，包括前向传播、损失计算、后向传播和优化步骤；定义评估函数binary_acc，用于计算二分类的准确率；在测试阶段，评估模型性能并计算平均准确率。通过使用PyTorch的特性，如自动梯度和模块化的神经网络结构，实现了情感分类任务的训练和测试。

AI总结

以下是文档内容的中文总结：

文档主要讲解了在深度学习与PyTorch框架下进行情感分类的实战，核心内容包括训练和测试过程的实现。以下是关键点：

1. **训练过程**：
- 定义训练循环，包括参数初始化和模型前向传播。
- 计算模型预测结果，并通过二分类准确率函数评估性能。
- 记录每个batch的准确率，计算并输出训练集的平均准确率。

2. **测试过程**：
- 定义测试循环，使用模型进行预测。
- 通过相同的二分类准确率函数计算并返回测试集的平均准确率。

3. **核心函数**：
- `binary_acc`：用于计算二分类的准确率，通过sigmoid处理预测值并取整，计算与真实标签的匹配度。
- `eval`：模型评估模式，关闭梯度计算以提高测试效率。

文档通过具体代码实现了一个情感分类模型的训练和测试流程，完整展示了深度学习中模型的训练到评估的全过程。