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- 模型训练模型训练一般分为四个步骤：构建数据集。定义神经网络模型。定义超参、损失函数及优化器。输入数据集进行训练与评估。现在我们有了数据集和模型后，可以进行模型的训练与评估。 构建数据集首先加载代码，构建数据集。API地址：数据集 Datasetimport mindsporefrom mindspore import nnfrom mindspore.dataset import visi... 模型训练模型训练一般分为四个步骤：构建数据集。定义神经网络模型。定义超参、损失函数及优化器。输入数据集进行训练与评估。现在我们有了数据集和模型后，可以进行模型的训练与评估。 构建数据集首先加载代码，构建数据集。API地址：数据集 Datasetimport mindsporefrom mindspore import nnfrom mindspore.dataset import visi...
- 函数式自动微分神经网络的训练主要使用反向传播算法，模型预测值（logits）与正确标签（label）送入损失函数（loss function）获得loss，然后进行反向传播计算，求得梯度（gradients），最终更新至模型参数（parameters）。自动微分能够计算可导函数在某点处的导数值，是反向传播算法的一般化。自动微分主要解决的问题是将一个复杂的数学运算分解为一系列简单的基本运算，... 函数式自动微分神经网络的训练主要使用反向传播算法，模型预测值（logits）与正确标签（label）送入损失函数（loss function）获得loss，然后进行反向传播计算，求得梯度（gradients），最终更新至模型参数（parameters）。自动微分能够计算可导函数在某点处的导数值，是反向传播算法的一般化。自动微分主要解决的问题是将一个复杂的数学运算分解为一系列简单的基本运算，...
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- 数据集 Dataset数据是深度学习的基础，高质量的数据输入将在整个深度神经网络中起到积极作用。MindSpore提供基于Pipeline的数据引擎，通过数据集和数据变换实现高效的数据预处理。其中Dataset是Pipeline的起始，用于加载原始数据。mindspore.dataset提供了内置的文本、图像、音频等数据集加载接口，并提供了自定义数据集加载接口。API文档参考数据引擎数据集... 数据集 Dataset数据是深度学习的基础，高质量的数据输入将在整个深度神经网络中起到积极作用。MindSpore提供基于Pipeline的数据引擎，通过数据集和数据变换实现高效的数据预处理。其中Dataset是Pipeline的起始，用于加载原始数据。mindspore.dataset提供了内置的文本、图像、音频等数据集加载接口，并提供了自定义数据集加载接口。API文档参考数据引擎数据集...
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