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道练习

图像分类器训练循环

现在开始训练图像分类器！您将使用之前定义的 Net，并训练它区分 7 种云的类型。

要定义损失函数和优化器，您需要使用 torch.nn 和 torch.optim 中的函数，分别已以 nn 和 optim 导入。训练循环本身无需修改：它与您之前写的一样，只是增加了在训练过程中打印损失的逻辑。

说明

100 XP
  • 使用您的 Net 类定义模型，将 num_classes 设为 7，并赋值给 net。
  • 将损失函数定义为交叉熵损失，并赋值给 criterion。
  • 将优化器定义为 Adam，传入模型参数和学习率 0.001，并赋值给 optimizer。
  • 通过遍历 dataloader_train 的训练 images 和 labels 来启动训练 for 循环。