# train_model.py import torch from torch import nn from torch.utils.data import DataLoader from torchvision import datasets from torchvision.transforms import ToTensor # 1. 准备数据 training_data = datasets.FashionMNIST( root="data", train=True, download=True, transform=ToTensor(), ) test_data = datasets.FashionMNIST( root="data", train=False, download=True, transform=ToTensor(), ) batch_size = 64 train_dataloader = DataLoader(training_data, batch_size=batch_size) test_dataloader = DataLoader(test_data, batch_size=batch_size) # 2. 获取设备 device = ( "cuda" if torch.cuda.is_available() else "mps" if torch.backends.mps.is_available() else "cpu" ) print(f"Using {device} device") # 3. 定义模型 class NeuralNetwork(nn.Module): def __init__(self): super().__init__() self.flatten = nn.Flatten() self.linear_relu_stack = nn.Sequential( nn.Linear(28*28, 512), nn.ReLU(), nn.Linear(512, 512), nn.ReLU(), nn.Linear(512, 10) ) def forward(self, x): x = self.flatten(x) logits = self.linear_relu_stack(x) return logits model = NeuralNetwork().to(device) print(model) # 4. 定义损失函数和优化器 loss_fn = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=1e-3) # 5. 训练函数 def train(dataloader, model, loss_fn, optimizer): size = len(dataloader.dataset) model.train() for batch, (X, y) in enumerate(dataloader): X, y = X.to(device), y.to(device) pred = model(X) loss = loss_fn(pred, y) optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() if batch % 100 == 0: loss, current = loss.item(), (batch + 1) * len(X) print(f"loss: {loss:>7f} [{current:>5d}/{size:>5d}]") # 6. 测试函数 def test(dataloader, model, loss_fn): size = len(dataloader.dataset) num_batches = len(dataloader) model.eval() test_loss, correct = 0, 0 with torch.no_grad(): for X, y in dataloader: X, y = X.to(device), y.to(device) pred = model(X) test_loss += loss_fn(pred, y).item() correct += (pred.argmax(1) == y).type(torch.float).sum().item() test_loss /= num_batches correct /= size print(f"Test Error: \n Accuracy: {(100*correct):>0.1f}%, Avg loss: {test_loss:>8f} \n") # 7. 训练模型并保存 epochs = 5 for t in range(epochs): print(f"Epoch {t+1}\n-------------------------------") train(train_dataloader, model, loss_fn, optimizer) test(test_dataloader, model, loss_fn) print("Done training!") # 保存模型的state_dict torch.save(model.state_dict(), "model.pth") print("Saved PyTorch Model State to model.pth")运行上述代码后，您将得到一个名为 model.pth 的文件，其中包含了训练好的模型参数。
即构数智人 即构数智人是由即构科技推出的AI虚拟数字人视频创作平台，支持数字人形象定制、短视频创作、数字人直播等。
反向遍历 (rbegin() 和 rend()): 如果你需要以键的降序来遍历map，rbegin()（反向开始迭代器）和rend()（反向结束迭代器）就派上用场了。
对于多段线的起点和终点，需要进行特殊处理（它们只有一个相邻顶点）。
unique_ptr独占所有权，不可复制但可移动，离开作用域时自动释放资源；shared_ptr通过引用计数实现共享所有权，最后一个指针销毁时释放对象，但需警惕循环引用问题。
$employee->element_degree_total = $total;: 这行代码动态地为当前的$employee模型实例添加了一个名为element_degree_total的新属性，并将其值设置为计算出的$total。
public void AppendFormatted<T>(T value, string? format, IFormatProvider? provider) { var formattable = value as IFormattable; var formatted = formattable != null ? formattable.ToString(format, provider) : value?.ToString(); _builder.Append($"[{formatted}]"); } 这样就可以在插值中使用如 $"{amount:C}" 这样的格式说明符，并由你的处理器处理。
理解错误：Invalid argument supplied for foreach() 当PHP的foreach语句接收到一个不是数组或实现了Traversable接口的对象作为其参数时，就会抛出Invalid argument supplied for foreach()错误。
解决方法: 虽然不推荐，但可以暂时忽略这些警告，使用#pragma GCC diagnostic ignored "-Wdeprecated-declarations"。
在Go语言开发中，经常会遇到不同系统、模块或第三方库之间接口不匹配的问题。
掌握 std::atomic 的基本操作和内存顺序，就能写出高效且线程安全的代码。
如果 product_prices 是一个包含多个价格对象的数组，你需要先确定使用哪个价格对象的 current_price 进行排序。
在开发者工具中，找到 zuojiankuohaophpcnform> 标签。
Go 模块缓存问题通常表现为依赖下载慢、模块版本不一致或本地缓存损坏。
如果你需要更精细、更复杂的路径动画，例如在移动的同时进行旋转或缩放，可以考虑动画化MatrixTransform的相关属性。
通过指定Key路由确保相关消息进入同一分区，实现分区内有序；对高顺序要求场景可采用单一分区写入，但需权衡性能瓶颈；消费者端通过单线程消费或局部有序内存队列保证处理顺序；结合消息序列号与幂等设计应对网络抖动等异常，提升系统鲁棒性；多数情况推荐“Key分区+单消费者+幂等处理”组合，在保障顺序的同时兼顾性能。
在使用 Golang 发起 HTTP 请求时，经常会遇到服务器返回重定向状态码（如 301、302、307 等）的情况。
对于更复杂的协调需求，如超时控制，可以考虑使用 context 包配合 WaitGroup。
选择合适的io.Reader至关重要，因为它直接影响到生成的私钥的安全性。
掌握这几个API函数，就能完成大多数注册表操作。

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