PyTorchda qanday qilib tasniflagich yaratish va uni o'qitish mumkin?

PyTorchda klassifikator yaratish va uni o'qitish uchun bir nechta bosqichni bajarish kerak:

1. Modelni aniqlash — nn.Module dan meros olgan sinf yaratish va arxitekturani tasvirlash.
2. Ma'lumotlarni tayyorlash — ma'lumotlarni yuklab olish va DataLoader ga aylantirish.
3. Yo'qotish funktsiyasi va optimallashtiruvchini aniqlash.
4. Modelni o'qitish — ma'lumotlar bo'ylab sikl qilish, chiqishni hisoblash, xatoni aniqlash, orqaga tarqatish va og'irliklarni yangilash.

10 sinf uchun oddiy klassifikator misoli:

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

class SimpleClassifier(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.fc = nn.Linear(784, 10)  # 28x28 rasm uchun misol

    def forward(self, x):
        return self.fc(x)

model = SimpleClassifier()
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)

# O'qitish sikli misoli
for epoch in range(num_epochs):
    for inputs, labels in dataloader:
        outputs = model(inputs)
        loss = criterion(outputs, labels)
        optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        optimizer.step()

Ushbu kodni kengaytirish uchun qatlamlar, aktivatsiya funktsiyalari, ma'lumotlarni qayta ishlash va boshqalar qo'shilishi mumkin.