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AI框架入门教程：手把手带你从零跑通第一个模型

来源：AI门户网时间：2026/3/27 22:21:35 共 3153 浏览

for epoch in range(1, 6):

train(epoch)

```

这个循环就是深度学习的核心：前向传播 -> 计算损失 -> 反向传播 -> 更新参数。多跑几轮，损失应该会肉眼可见地下降。

步骤6：测试模型（看看“考试成绩”）

```python

def test():

model.eval() # 将模型设置为评估模式

test_loss = 0

correct = 0

with torch.no_grad(): #关键！测试时不计算梯度，节省内存和计算

for data, target in test_loader:

output = model(data)

test_loss += criterion(output, target).item()

pred = output.argmax(dim=1, keepdim=True) # 取概率最大的类别作为预测

correct += pred.eq(target.view_as(pred)).sum().item()

test_loss /= len(test_loader.dataset)

accuracy = 100.*correct / len(test_loader.dataset)

print(f'"

测试集：平均损失：{test_loss:.4f}，准确率：{correct}/{len(test_loader.dataset)} ({accuracy:.2f}%)"

test()

```

如果一切顺利，这个简单模型在MNIST测试集上的准确率应该能轻松达到97%以上。看到这个结果，是不是感觉很有成就感？你已经成功运行了一个真正的神经网络！

恭喜你完成了从0到1的突破！但这条路还很长，接下来你可以：

1.玩转模型结构：试试把全连接层换成卷积层（`nn.Conv2d`），准确率可能会提升。这就是深度学习调参和创新的开始。

2.挑战新数据集：`torchvision`里还有CIFAR-10（彩色物体分类）、Fashion-MNIST（衣物分类）等更有挑战性的数据集。

3.学习使用GPU：回去重新安装CUDA版本的PyTorch，然后在代码里把模型和数据用`.to(‘cuda’)`放到GPU上，体验飞一般的训练速度。

4.探索项目与社区：去GitHub上找一些有趣的开源项目，阅读别人的代码。关注PyTorch官方论坛和教程。

记住，最好的学习方式就是动手和模仿。别怕出错，每一个错误信息都是你进步的台阶。AI框架这个“乐高世界”大门已经为你打开，接下来，就去创造属于你的那个智能体吧！

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