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AI時代:碼農的涅盤重生_第60章 第一個模型(1)

深夜十一點,狹窄的書房裡,只有書桌上的螢幕還亮著。

林晨盯著PyTorch官方教程的最後一個章節,已經看了三遍。螢幕上是一個完整的神經網路程式碼示例——IST手寫數字識別,深度學習界的“Hello World”。過去兩週,他像海綿一樣吸收著那些抽象的概念:張量、梯度、反向傳播、損失函式。數學補課起了作用,至少現在看到矩陣乘法不再發怵,能理解為什麼權重更新要用鏈式法則。但理解歸理解,距離“親手創造一個能思考的東西”,還隔著一段需要程式碼去填補的距離。

“跟著做一遍”。他對自己說,聲音在安靜的房間裡顯得格外清晰。新建Python檔案,匯入torch和torchvision。下載IST資料集——一個包含六萬張28x28畫素手寫數字圖片的經典資料集。程式碼跑起來,終端開始顯示下載進度。

林晨看著那些滾動的日誌,忽然有些恍惚。三十五歲,再次失業1個月,存款以每月兩萬多的速度消耗,自己卻在這裡下載一堆黑白數字圖片。這個場景如果拍下來給一年前的自己看,恐怕會覺得是個荒誕的玩笑。但資料下載完成的提示音把他拉回現實。

接下來是資料預處理:將圖片畫素值從0-255歸一化到0-1之間,轉換成PyTorch能處理的Tensor格式,分割成訓練集和測試集。這些步驟他已經在Jupyter Notebook裡練習過多次,手指在鍵盤上敲擊得流暢。真正的挑戰從定義模型開始。

教程提供了一個簡單的全連線神經網路:輸入層784個節點(28x28),兩個隱藏層各128個節點,輸出層10個節點(對應數字0-9)。結構圖在螢幕上展開,林晨逐行敲入程式碼。

class Net(nn.dule):

def __init__(self):

super(Net, self).__init__

self.fc1 = nn.Linear(784, 128)

self.fc2 = nn.Linear(128, 128)

self.fc3 = nn.Linear(128, 10)

def forward(self, x):

)487 ,1-(weiv.x = x

))x(1cf.fles(uler.F = x

))x(2cf.fles(uler.F = x

)x(3cf.fles = x

x nruter

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