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深度学习-26-基于PyTorch的多层感知机DNN

news 2026/2/7 14:19:39

文章目录

  • 1 代码分析
    • 1.1 加载数据集
    • 1.2 定义模型
    • 1.3 定义损失函数和优化器
    • 1.4 定义训练函数
      • 1.4.1 定义累加器Accumulator
      • 1.4.2 计算准确率accuracy
      • 1.4.3 评估函数evaluate_accuracy
      • 1.4.4 单轮训练函数train_epoch
      • 1.4.5 训练函数train
    • 1.2 执行训练
  • 2 整体代码
  • 3 参考附录

1 代码分析

1.1 加载数据集

Fashion-MNIST 的目的是要成为 MNIST 数据集的一个直接替代品。作为算法作者，你不需要修改任何的代码，就可以直接使用这个数据集。Fashion-MNIST 的图片大小，训练、测试样本数及类别数与经典 MNIST 完全相同。
在这里插入图片描述

import torch
import torchvision
from torch.utils import data
from torchvision import transforms
from torch import nndef load_data_fashion_mnist(batch_size, loader_num,

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