機器學習模型訓練步驟

數據 數據收集： 收集原始樣本和標籤，如Img和Label。 數據劃分： 劃分紅訓練集train，用來訓練模型；驗證集valid，驗證模型是否過擬合，挑選尚未過擬合的時候的模型；測試集test，測試挑選出來的模型的性能。 數據讀取： PyTorch中數據讀取的核心是Dataloader。Dataloader分爲Sampler和DataSet兩個子模塊。Sampler的功能是生成索引，即樣本序號；D

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