深度学习技巧应用24-深度学习手撕代码与训练流程的联系记忆方法

大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下深度学习技巧应用24-深度学习手撕代码与训练流程的联系记忆方法，大家都知道深度学习模型训练过程是个复杂的过程，这个过程包括数据的收集，数据的处理，模型的搭建，优化器的选择，损失函数的选择，模型训练，模型评估等步骤，其中缺少一个环节模型就无法训练，本文编写目的是为了给大家更好的理解和记忆模型训练的全过程，利用虚拟数据快速上手训练，记忆深度学习手撕代码与训练流程的联系需要理解基本概念、学习代码实现、掌握常用框架和工具、理解训练流程，并通过反复实践与总结来提高编码和训练的能力。

目录
1.深度学习模型训练流程
2.生动联想记忆训练过程
3.手撕代码
4.总结

深度学习模型训练流程

下面我将基于PyTorch的CNN模型训练，介绍具体步骤：

1.导入必要的库：首先导入torch.nn和torchvision中的相关模块，以及其他必要的库。

2.创建数据集：使用FakeData类创建一个具有500个样本的虚拟数据集，每个样本的大小为(3, 28, 28)，共有5个类别。同时使用transforms.ToTensor()将数据转换为张量形式。

3.创建数据加载器：使用DataLoader创建一个数据加载器，指定批次大小为64，并打开shuffle选项以在每个epoch中对数据进行洗牌。

4.定义CNN模型：创建一个继承自nn.Module的CNN类，在构造函数中定义了