【源码】基于PyTorch框架的深度学习模型训练与可视化项目

项目简介

本项目基于PyTorch框架，是一个深度学习模型训练与可视化示例。它完整呈现了从数据预处理、模型定义、训练、测试到TensorBoard可视化的全流程，有助于学习者掌握使用PyTorch构建、训练和测试神经网络模型，以及利用TensorBoard可视化模型训练过程。

项目的主要特性和功能

• 采用CIFAR - 10数据集开展图像分类任务。
• 定义并训练包含卷积层、最大池化层和全连接层的神经网络模型。
• 运用交叉熵损失函数和随机梯度下降优化器进行模型训练。
• 借助TensorBoard对训练过程可视化，记录图像和标量。
• 实现图像数据预处理，包含转换为张量、归一化和调整大小等操作。

安装使用步骤

1. 确保已安装PyTorch和TensorBoard。
2. 下载本项目的源码文件。
3. 在命令行运行test_tensorboard.py启动TensorBoard。
4. 运行test_nn_seq.py进行模型训练和TensorBoard可视化。
5. 在浏览器打开TensorBoard（通常为http://localhost:6006），查看模型训练过程的数据和图像。

注意：因数据集文件较大，需下载后按代码说明自行准备和处理数据集。

下载地址

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