深度学习与PyTorch入门实战 - 26. LR多分类实战

以下是对文档内容的总结： 本文档主要介绍了使用PyTorch进行多分类任务的实战操作，围绕MNIST数据集展开。以下是核心内容的总结： 1. **数据获取与处理** - 从http://yann.lecun.com/exdb/mnist/下载MNIST数据集，包括训练集和测试集。 - 数据预处理：将输入数据展平成一维形式（`data.view(-1, )`）。 2. **模型结构** - 使用全连接神经网络进行多分类任务。 - 网络结构包括三个全连接层（`w1`, `w2`, `w3`），均使用Kaiming均匀分布初始化（`torch.nn.init.kaiming_normal_`）。 - 激活函数为ReLU（`Telu`，即ReLU）。 3. **训练流程** - 定义优化器：使用随机梯度下降（SGD），学习率为`learning_rate`。 - 定义损失函数：交叉熵损失（`nn.CrossEntropyLoss()`）。 - 训练过程： 1. 迭代 epochs 次。 2. 在每个 epoch 中，遍历训练集的批次（`batch_idx`，数据和标签）。 3. 前向传播：输入数据通过网络得到输出（`logits`）。 4. 计算损失：将输出与真实标签代入损失函数。 5. 反向传播：清除梯度、计算梯度并更新参数。 4. **其他说明** - 文档中提到下一课将介绍PyTorch全连接层的详细内容。 - 部分代码片段可能存在打字错误或断行问题，但总体逻辑清晰。 总结内容涵盖了多分类任务的核心流程，包括数据处理、模型定义、损失函数、优化器和训练过程，逻辑清晰且易于理解。