【源码】基于PyTorch的深度学习模型训练与评估系统

项目简介

本项目是基于PyTorch框架的深度学习模型训练与评估系统，主要用于解决多分类问题。项目涵盖全连接层、RNN网络和Attention机制的实现与应用，旨在借助不同神经网络结构提升模型学习能力与预测准确性。

项目的主要特性和功能

1. 全连接层（Fully Connected Layer）
   • 计算多分类问题的评估指标，如准确率、精确率、召回率和F1 - score。
   • 运用反向传播算法优化模型权重，增强预测能力。
   • 探讨全连接层处理图片数据的局限性并给出解决方案。
2. RNN网络（Recurrent Neural Network）
   • 引入时间序列概念，使模型学习数据间顺序关系。
   • 通过隐藏层递归计算实现数据样本关联。
   • 分析RNN处理无序数据（如Fashion - MNIST）的性能瓶颈。
3. Attention机制
   • 实现Self - Attention机制，解决RNN处理长序列数据的局限。
   • 探讨Multi - Head Attention、Multi - Query Attention和Grouped - Query Attention不同实现方式及优缺点。
   • 计算注意力权重矩阵，提升模型捕捉数据间关系的能力。

安装使用步骤

环境准备

确保已安装Python 3.x，安装PyTorch及相关依赖库： bash pip install torch torchvision

下载项目源码

bash cd dian_test

运行项目

进入项目目录，运行主程序文件： bash python main.py 根据提示选择不同的模型（全连接层、RNN网络、Attention机制）进行训练和评估。

查看结果

训练和评估结果将输出在控制台，并保存为图片文件（如test_pic1.png等），可以在images目录下查看。

通过以上步骤，可快速启动并运行本项目，体验不同深度学习模型在多分类问题上的表现。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】