class my_netnnCell # 定义算子 def __init__self supermy_net self__init__ selfconv1 = nnConv2din_channels=1 out_channels=32 kernel_size=5 stride=1 pad_mode=valid selfconv2 = nnCon

• 日期: 2025-11-29
• 标签: 科技

1. 缺少导入必要的模块，如nn、ds、SoftmaxCrossEntropyWithLogits等。
2. prepare_training_data函数未给出，无法确定数据的读取方式及数据格式。
3. 数据预处理时归一化的方式不明确，可能会导致数据不一致。
4. 建议使用交叉验证来评估模型的性能，而不是只使用一个测试集。
5. 模型训练时只考虑了准确率这一指标，可以考虑加入其他指标如精确度、召回率等。
6. 模型训练时只进行了20个epoch，可能会导致模型欠拟合，建议增加训练次数。
7. 模型中的dropout层未在推理时关闭，可能会导致模型性能下降，建议在推理时关闭dropout层。
8. 在建构网络时，x.reshape应该改为x.reashape，且最好给出batch_size的具体数值。

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