1.数据集分割
通过datasets可以直接分别获取训练集和测试集。
通常我们会将训练集进行分割，通过torch.utils.data.random_split方法。
所有的数据都需要通过torch.util.data.DataLoader进行加载，才可以得到可以使用的数据集。
具体代码如下：
2.
2.正则化
PyTorch中的正则化和机器学习中的一样，不过设置方式不一样。
直接在优化器中，设置weight_decay即可。优化器中，默认的是L2范式，因此填入的参数就是lambda。想要使用L1范式的话，需要手动写出代码。
3.动量和学习率衰减
动量的设置可以直接在优化器中完成。通过momentum参数设置。
学习率的调整通过torch.optim.lr_scheduler中的ReduceLROnPlateau,StepLR实现。
ReduceLROnPlateau是自动检测损失值，并衰减学习率。
StepLR需要手动设置衰减的参数。
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