今天就跟大家聊聊有關Pytorch數據集分割及動量示例分析，可能很多人都不太了解，為了讓大家更加了解，小編給大家總結了以下內容，希望大家根據這篇文章可以有所收獲。
通過datasets可以直接分別獲取訓練集和測試集。
通常我們會將訓練集進行分割，通過torch.utils.data.random_split方法。
所有的數據都需要通過torch.util.data.DataLoader進行加載，才可以得到可以使用的數據集。
具體代碼如下：
2.
PyTorch中的正則化和機器學習中的一樣，不過設置方式不一樣。
直接在優化器中，設置weight_decay即可。優化器中，默認的是L2范式，因此填入的參數就是lambda。想要使用L1范式的話，需要手動寫出代碼。
動量的設置可以直接在優化器中完成。通過momentum參數設置。
學習率的調整通過torch.optim.lr_scheduler中的ReduceLROnPlateau,StepLR實現。
ReduceLROnPlateau是自動檢測損失值，并衰減學習率。
StepLR需要手動設置衰減的參數。
看完上述內容，你們對Pytorch數據集分割及動量示例分析有進一步的了解嗎？如果還想了解更多知識或者相關內容，請關注億速云行業資訊頻道，感謝大家的支持。
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