我们按照超简单!pytorch入门教程(四):准备图片数据集准备好了图片数据以后,就来训练一下识别这10类图片的cnn神经网络吧。

按照超简单!pytorch入门教程(三):构造一个小型CNN构建好一个神经网络,唯一不同的地方就是我们这次训练的是彩色图片,所以第一层卷积层的输入应为3个channel。修改完毕如下:

我们准备了训练集和测试集,并构造了一个CNN。与之前LeNet不同在于conv1的第一个参数1改成了3

现在咱们开始训练

我们训练这个网络必须经过4步:

第一步:将输入input向前传播,进行运算后得到输出output

第二步:将output再输入loss函数,计算loss值(是个标量)

第三步:将梯度反向传播到每个参数

第四步:利用下面公式进行权重更新

新权重w =  旧权重w  +  学习速率

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