模型训练
模型训练一般分为四个步骤：
- 构建数据集。
- 定义神经网络模型。
- 定义超参、损失函数及优化器。
- 输入数据集进行训练与评估。
现在我们有了数据集和模型后，可以进行模型的训练与评估。
构建数据集
首先从数据集 Dataset加载代码，构建数据集。
定义神经网络模型
从网络构建中加载代码，构建一个神经网络模型。
定义超参、损失函数和优化器
超参
超参（Hyperparameters）是可以调整的参数，可以控制模型训练优化的过程，不同的超参数值可能会影响模型训练和收敛速度。目前深度学习模型多采用批量随机梯度下降算法进行优化，随机梯度下降算法的原理如下：
公式中，𝑛是批量大小（batch size），𝜂是学习率（learning rate）。另外，𝑤𝑡为训练轮次𝑡中的权重参数，∇𝑙为损失函数的导数。除了梯度本身，这两个因子直接决定了模型的权重更新，从优化本身来看，它们是影响模型性能收敛最重要的参数。一般会定义以下超参用于训练：
- 训练轮次（epoch）：训练时遍历数据集的次数。
- 批次大小（batch size）：数据集进行分批读取训练，设定每个批次数据的大小。batch size过小，花费时间多，同时梯度震荡严重，不利于收敛；batch size过大，不同batch的梯度方向没有任何变化，容易陷入局部极小值，因此需要选择合适的batch size，可以有效提高模型精度、全局收敛。
- 学习率（learning rate）：如果学习率偏小，会导致收敛的速度变慢，如果学习率偏大，则可能会导致训练不收敛等不可预测的结果。梯度下降法被广泛应用在最小化模型误差的参数优化算法上。梯度下降法通过多次迭代，并在每一步中最小化损失函数来预估模型的参数。学习率就是在迭代过程中，会控制模型的学习进度。
损失函数
损失函数（loss function）用于评估模型的预测值（logits）和目标值（targets）之间的误差。训练模型时，随机初始化的神经网络模型开始时会预测出错误的结果。损失函数会评估预测结果与目标值的相异程度，模型训练的目标即为降低损失函数求得的误差。
常见的损失函数包括用于回归任务的nn.MSELoss（均方误差）和用于分类的nn.NLLLoss（负对数似然）等。 nn.CrossEntropyLoss 结合了nn.LogSoftmax和nn.NLLLoss，可以对logits 进行归一化并计算预测误差。
优化器
模型优化（Optimization）是在每个训练步骤中调整模型参数以减少模型误差的过程。MindSpore提供多种优化算法的实现，称之为优化器（Optimizer）。优化器内部定义了模型的参数优化过程（即梯度如何更新至模型参数），所有优化逻辑都封装在优化器对象中。在这里，我们使用SGD（Stochastic Gradient Descent）优化器。
我们通过model.trainable_params()方法获得模型的可训练参数，并传入学习率超参来初始化优化器。
训练与评估
设置了超参、损失函数和优化器后，我们就可以循环输入数据来训练模型。一次数据集的完整迭代循环称为一轮（epoch）。每轮执行训练时包括两个步骤：
- 训练：迭代训练数据集，并尝试收敛到最佳参数。
- 验证/测试：迭代测试数据集，以检查模型性能是否提升。
接下来我们定义用于训练的train_loop函数和用于测试的test_loop函数。
使用函数式自动微分，需先定义正向函数forward_fn，使用value_and_grad获得微分函数grad_fn。然后，我们将微分函数和优化器的执行封装为train_step函数，接下来循环迭代数据集进行训练即可。
