人工智能學習Pytorch數(shù)據(jù)集分割及動量示例詳解
更新時間：2021年11月11日 15:28:32 作者：Swayzzu
這篇文章主要為大家介紹了人工智能學習Pytorch數(shù)據(jù)集分割及動量示例詳解，有需要的朋友可以借鑒參考下，希望能夠有所幫助，祝大家多多進步
1.數(shù)據(jù)集分割
通過datasets可以直接分別獲取訓練集和測試集。
通常我們會將訓練集進行分割，通過torch.utils.data.random_split方法。
所有的數(shù)據(jù)都需要通過torch.util.data.DataLoader進行加載，才可以得到可以使用的數(shù)據(jù)集。
具體代碼如下：
2.
2.正則化
PyTorch中的正則化和機器學習中的一樣，不過設置方式不一樣。
直接在優(yōu)化器中，設置weight_decay即可。優(yōu)化器中，默認的是L2范式，因此填入的參數(shù)就是lambda。想要使用L1范式的話，需要手動寫出代碼。
3.動量和學習率衰減
動量的設置可以直接在優(yōu)化器中完成。通過momentum參數(shù)設置。
學習率的調(diào)整通過torch.optim.lr_scheduler中的ReduceLROnPlateau,StepLR實現(xiàn)。
ReduceLROnPlateau是自動檢測損失值，并衰減學習率。
StepLR需要手動設置衰減的參數(shù)。
以上就是人工智能學習Pytorch數(shù)據(jù)集分割及動量示例詳解的詳細內(nèi)容，更多關于pytorch數(shù)據(jù)集分割及動量的資料請關注腳本之家其它相關文章！
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