总结学习课程

 

1. 数据加载与预处理
   PyTorch工具加载和预处理数据（如MNIST数据集）。

2. 定义模型
   - 使用`nn.Module`构建神经网络，定义各层和前向传播。

3. 损失函数与优化器：
   选择损失函数（如交叉熵损失）和优化器（如SGD）来训练模型。

4. 训练模型
   -设置训练模式，进行前向传播、计算损失、反向传播和参数更新。
   - 记录训练损失和准确率。

5. 测试模型：
   - 设置评估模式，计算测试集上的损失和准确率。

6. 可视化与日志：
   - 使用工具（如Matplotlib、TensorBoard）可视化训练结果和记录日志。

7.超参数调整
   -调整学习率、批量大小等超参数优化模型。

总结：学会了如何用PyTorch构建、训练和评估神经网络模型，并掌握数据预处理、损失计算、优化器使用等核心步骤。