WSL2-Ubuntu深度学习模型训练全攻略（从零开始配置环境到实战训练）

上图展示了环境配置成功后的界面。确保所有组件安装正确，以便后续训练。

3. 准备数据集和模型训练

现在开始深度学习训练的实际步骤。我们使用MNIST数据集，它是一个手写数字识别数据集，适合初学者。首先，使用PyTorch加载数据：

import torchfrom torchvision import datasets, transformstransform = transforms.Compose([transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.5,), (0.5,))])train_dataset = datasets.MNIST(root="./data", train=True, download=True, transform=transform)train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=64, shuffle=True)

定义一个简单的神经网络模型进行模型实战：

import torch.nn as nnimport torch.nn.functional as Fclass Net(nn.Module):    def init(self):        super(Net, self).init()        self.fc1 = nn.Linear(28*28, 128)        self.fc2 = nn.Linear(128, 64)        self.fc3 = nn.Linear(64, 10)    def forward(self, x):        x = x.view(-1, 28*28)        x = F.relu(self.fc1(x))        x = F.relu(self.fc2(x))        x = self.fc3(x)        return xmodel = Net()criterion = nn.CrossEntropyLoss()optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)

训练模型5个epoch，并输出损失值：

for epoch in range(5):    for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_loader):        optimizer.zero_grad()        output = model(data)        loss = criterion(output, target)        loss.backward()        optimizer.step()    print(f"Epoch {epoch+1}, Loss: {loss.item()}")

通过这个示例，你完成了从数据准备到模型训练的完整流程，巩固了深度学习训练的关键步骤。

4. 结果验证和总结

使用测试集评估模型性能，确保准确率达标。本教程涵盖了WSL2安装、Ubuntu配置、深度学习训练和模型实战的全过程，适合小白入门。如果你遇到问题，可以参考官方文档或社区论坛。

总结：通过WSL2和Ubuntu，你可以在Windows上高效进行深度学习开发。本教程提供了详细的配置和训练指南，希望能帮助你快速上手。继续探索更多模型和数据集，提升你的技能！