练习3-softmax分类(李沐函数简要解析)

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代码简要解析

导入模块

导入PyTorch

导入Torch中的nn模块

导入d2l中torch模块并命名为d2l

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import torch
from torch import nn
from d2l import torch as d2l

获取数据

从Fashion-MNIST中获取batch_size个数据注意此处为28*28的像素图像 d2l.load_data_fashion_mnist(batch_size) 函数加载 Fashion-MNIST 数据集，并返回两个迭代器

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batch_size=100
train_iter,test_iter=d2l.load_data_fashion_mnist(batch_size)

初始化模型和参数

Flatten()将输入为28*28的像素图像摊开成一组784长的数组作为特征值输入

nn.Linear() 为784输入 10输出的层

net.apply(init); 是将其中init函数作为所有可变参数的初始化方式注意:m是层既对每层m进行判断符合条件对m的权重进行初始化

type(m) == nn.Linear 用于检查变量 m 是否属于 PyTorch 中的线性层（nn.Linear

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net=nn.Sequential(nn.Flatten(),nn.Linear(784,10))
def init_weights(m):
    if type(m)==nn.Linear:
            nn.init.normal_(m.weight,std=0.01)
        
net.apply(init_weights)

初始化损失函数这里为交叉熵损失函数

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loss=nn.CrossEntropyLoss(reduction='none')

设定梯度下降算法

torch.optim.SGD()

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trainer=torch.optim.SGD(net.parameters(),lr=0.1)

训练

这里的d2l是李沐老师自己写的,想要运行成功,理论上需要把d2l下载下来

网址:https://github.com/d2l-ai/d2l-zh

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num_epochs=10;
d2l.train_ch3(net, train_iter, test_iter, loss, num_epochs, trainer)

我所学习到的

获得Fashion-MNIST的数据

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train_iter,test_iter=d2l.load_data_fashion_mnist(batch_size)

对输入进行平铺处理其本质是把每个像素点都当作特征值

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nn.Flatten()

多层的权重初始化

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net.apply(init_weights)

交叉熵损失函数

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loss=nn.CrossEntropy()