PyTorch卷积神经网络实例深度分析——以MNIST数据集为例

目录 PyTorch构建通常深度学习网络步骤 1. 配置库 2.配置超参数 3.加载数据集 4.定义卷积网络结构模型（重点） 5.模型训练 6.测试集中测试模型的识别率 7.运行结果 PyTorch构建通常深度学习网络步骤 加载数据集； 定义网络结构模型； 定义损失函数； 定义优化算法； 迭代训练； 测试集验证。 其中，在训练阶段主要分为四个部分。1：前向过程，计算输入到输出的结果。2：由结果和l

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