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【Python】如何使用Pytorch构建机器学习模型
机器学习是人工智能的一个分支，它的任务是在已有的数据集上学习，最终得到一个能够解决新问题的模型。Pytorch是一个开源的机器学习框架，它可以让我们用更少的代码构建模型，并且可以让模型训练的过程更加简单。
首先，我们需要准备一个数据集。这里我们使用的是MNIST数据集。MNIST数据集包含了大约70000张手写数字图片，图片大小为28*28像素，每张图片都被标记了所代表的数字。我们可以使用Pytorch的torchvision工具包来载入MNIST数据集。
import torchvision.datasets as dsets import torchvision.transforms as transforms
MNIST Dataset dataset = dsets.MNIST(root='.', train=True, transform=transforms.ToTensor(), download=True)
Data Loader (Input Pipeline) data_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset=dataset, batch_size=100, shuffle=True)
接下来，我们要做的是构建一个简单的神经网络。为了简化模型，我们只使用两个线性层。
import torch.nn as nn
Linear Model model = nn.Sequential( nn.Linear(784, 256), nn.ReLU(), nn.Linear(256, 10) )
最后，我们要做的是定义一个损失函数和一个优化器。我们使用交叉熵损失函数来度量预测的结果和真实结果之间的差距。优化器的作用是帮助我们更新网络权重，使得预测结果越来越接近真实结果。
import torch.optim as optim
Loss and Optimizer criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)
现在我们可以开始训练模型了。在训练过程中，我们会不断地遍历数据集中的图片，并使
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