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pytorch零基础实现手写数学符号识别项目（三）——模型训练与预测

模型训练与预测

  • 前言
  • 评判精度
  • 模型训练
    • 初始化参数
    • 训练和测试
    • 调用函数进行训练
    • 模型损失
  • 模型测试
    • 测试函数
    • 显示测试结果

前言

在前面的文章中我们重点介绍了数据的形式，数据的加载，并且解决了加载过大的数据集可能导致的OOM问题。同时我们也解决了加载torchvision中现有的模型时遇到的输入和输出端与我们实际问题不匹配的情况，在本篇文章中我们将介绍模型的训练和预测过程。

评判精度

为了评判模型是否足够准确，我们先要定义一个评判精度的函数

def accuracy(y_hat, y):

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