python卷积神经网络CNN图像分类验证大模型性能PyTorch框架torchvision在MNIST大数据集测试代码

在每个训练周期中，我们将损失值打印出来。但是，为了确保模型在验证集上表现良好，我们还需要定期在验证集上评估模型性能。我们可以使用 `验证集策略` 为了确保模型在验证集上表现良好，我们还需要定期在验证集上评估模型性能。我们可以使用 `验证集策略` 在这个例子中，我们使用一个简单的验证集策略，每隔 100 个训练样本评估一次验证集上的性能。我们计算验证集上的损失和准确率，并将它们打印出来。这有助于我们了解模型在训练过程中的表现，并确保模型在验证集上表现良好。