Python與人工智能編程-基礎(chǔ)與實驗 教案 實驗17 PyTorch的開發(fā)流程與模板_第1頁
Python與人工智能編程-基礎(chǔ)與實驗 教案 實驗17 PyTorch的開發(fā)流程與模板_第2頁
Python與人工智能編程-基礎(chǔ)與實驗 教案 實驗17 PyTorch的開發(fā)流程與模板_第3頁
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文檔簡介

實驗17“實驗17PyTorch的開發(fā)流程與通用模板”教案授課時間與形式第10周，1節(jié)理論課+2節(jié)實驗課老師講授+學(xué)生上機練習(xí)教學(xué)目的理解PyTorch的基本開發(fā)流程及其結(jié)構(gòu)。掌握使用通用模板進(jìn)行模型訓(xùn)練與評估的方法。培養(yǎng)學(xué)生使用PyTorch解決實際問題的能力，通過項目實踐加深對深度學(xué)習(xí)的理解。教學(xué)要求學(xué)生需具備PyTorch的基本知識，包括Tensor操作。能夠獨立使用PyTorch進(jìn)行模型的構(gòu)建與訓(xùn)練。理解深度學(xué)習(xí)模型的基本流程與評估標(biāo)準(zhǔn)。教學(xué)重點PyTorch的開發(fā)流程：數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、模型定義、訓(xùn)練與評估。通用模板的使用：代碼結(jié)構(gòu)及其應(yīng)用。教學(xué)難點訓(xùn)練循環(huán)中的前向與反向傳播機制。模型評估及性能優(yōu)化：如何有效評估模型并提高其性能。教學(xué)內(nèi)容引言：介紹深度學(xué)習(xí)與PyTorch的應(yīng)用前景。一、PyTorch的開發(fā)流程：數(shù)據(jù)準(zhǔn)備：加載與預(yù)處理數(shù)據(jù)集。模型定義：設(shè)計網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。訓(xùn)練過程：損失函數(shù)與優(yōu)化器的設(shè)置。模型評估：測試集的評估與性能指標(biāo)計算。二、通用模板的結(jié)構(gòu)：模板代碼示例：各部分的功能說明與用途。三、實踐案例使用通用模板進(jìn)行模型訓(xùn)練（MNIST數(shù)據(jù)集）評估模型性能：準(zhǔn)確率與損失的計算。四、項目實踐：學(xué)生分組，使用MNIST手寫數(shù)據(jù)集數(shù)據(jù)集進(jìn)行模型訓(xùn)練與評估。提交結(jié)果及遇到的問題與解決方案教學(xué)方法與手段理論講授：使用PPT展示PyTorch的基本概念與開發(fā)流程。實操演示：教師實時演示數(shù)據(jù)加載、模型定義與訓(xùn)練過程。分組討論：學(xué)生分組討論遇到的問題，分享解決方案，促進(jìn)相互學(xué)習(xí)。項目驅(qū)動：通過實際項目任務(wù)，讓學(xué)生在實踐中鞏固所學(xué)知識，提升技能。板書設(shè)計詳情見PPT課件以文字描述為主，重點以紅色字體和黃色底紋標(biāo)注老師講授過程輔以實際操作演示實驗作

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