手写数字识别整体流程

pytorch中数据加载
batch:数据打乱顺序,组成一波-波的数据，批处理
epoch:拿所有的数据训练一-次
Dataset基类，数据集类

torch.utils.data.Dataset
2.两个重要的方法:
a._ getitem_ (index) 能够对实例进行索引
b. _ len_ : len(实例)调用实例的_ len_ 方法
迭代数据集
torch.utils. data.DataLoader (dataset, batch. sieshuffle)
手写数字识别的思路:
1.准备数据,通过dataset和Datal oader准备
2.模型构建
3.模型训练，模型保存和加载
4.模型的评估
a.准备Mnist数据
a. torchvision.transforms.ToTensor
i.把ndarray转化为tensor
ii. PIL中iamge对象对转化为tensor
b. torchvision.transforms.Normlize(mean,str)
i. mean, std的形状和通道数相同
C. torchvision.transforms.Compose
i.把不同的实例组合使用
b.交叉熵损失
a. nn.CrossEntropyLoss()
b.使用带权损失计算交叉熵损失
i. softmax(out)
ii. output = F.log. softmax(out) #log（P）
iv. F.nl loss(outputtarget) #- EY log§
C.带权损失
i. loss = -ZWixi
C.训练
a. 遍历dataloader
b. tqdm(可迭代对象,total= 迭代总次数)
d.模型的评估
a.不需要计算梯度
b.计算损失和准确率
C.准确率的计算
i.获取概率最大值的位置作为预测值
ii.预测值和真实值判断相等,结果取均值
文本分词
N-gram:用连续的N个token左右-一个特征， N往往取2或者3.
1.考虑了句子中词语的顺序
文本向量化
one-hot
word emebdding:
a.用一个向量表示每-一个词语，向量中的每个值都是参数,都会在后续通过训练得到

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