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Pytorch深度学习者必备技能教程(二) 

来源:用户分享 时间:2025/8/25 16:45:44 本文由loading 分享 下载这篇文档手机版
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损失函数与优化函数

损失函数:torch.nn模块中提供了许多损失函数类,我们掌握常用以下几种,别的话,要是以后项要用别的,查找对应文档即可。

优化函数:torch.optim里面包含torch的优化函数,实际应用中,我们需要选择具体的那个函数,要从考虑业务要求、数据形式、计算机性能等多方面考虑。

三:torchvision功能介绍

torchvision提供了常用的数据集以及常见的神经网络模型的实现。下面从datasets和models说一下,具体怎么用,我们在后边的网络结构中会使用到介绍。

torchvision.datasets:

torchvision.datasets.ImageFolder(dir, transform,

label_map,loader):提供了从一个目录初始化出来一个图片数据集的便捷方法。 要求目录下的图片分类存放,每一类的图片存储在以类名为目录名的目录下,方法会将每个类名映射到唯一的数字上,如果你对数字有要求,可以用label_map来定义目录名到数字的映射.

torchvision.datasets.DatasetFolder(dir,transform,

label_map, loader, extensions):提供了从一个目录初始化一般数据集的便捷方法。目录下的数据分类存放,每类数据存储在class_xxx命名的目录下。

torchvision.datasets下实现了常用的数据集,如CIFAR-10/100, ImageNet, COCO, MNIST, LSUN

torchvision.models:

torchvision的model模块提供了常见的模型实现,如Alex-Net, VGG,Inception, Resnet等

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