深度学习代码

深度学习代码通常涉及数据处理、模型设计、训练和评估等步骤。1

💾 数据处理

• 读入数据：通过代码读入波士顿房价数据集，了解数据结构。
• 数据形状变换：将原始一维数据转换为适合模型输入的多维形状。
• 数据集划分：将数据分为训练集和测试集。
• 数据归一化处理：对数据进行归一化，提高模型训练效率。

🧠 模型设计

• 训练配置：设置模型训练的参数，如学习率、迭代次数等。
• 训练过程：通过梯度下降法更新模型参数。
• 梯度下降法：使用均方误差作为损失函数，计算梯度并更新权重。

🔄 随机梯度下降法

• mini-batch：每次迭代抽取一小批数据进行训练。
• batch_size：定义每次迭代的样本数量。

📚 学习资源

• PyTorch学习：提供了从零基础到精通的PyTorch深度学习课程。4
• 书籍推荐：推荐了适合初学者的深度学习书籍。3
• 开源项目：介绍了如何快速看懂一个深度学习项目代码的方法。2