目录模板-深度学习pytorch实战

零、引言（温故而知新，可以为师矣）

1.复习上周

2.摆正心态

3.本机环境

4.学习目标

一、前期准备

1.设置GPU

2.导入数据

3.数据可视化

二、构建简单的CNN网络

[1. torch.nn.Conv2d()详解](#1. torch.nn.Conv2d()详解)

函数原型：

关键参数说明：

[2. torch.nn.Linear()详解](#2. torch.nn.Linear()详解)

函数原型：

关键参数说明：

[3. torch.nn.MaxPool2d()详解](#3. torch.nn.MaxPool2d()详解)

函数原型：

关键参数说明：

[4. 关于卷积层、池化层的计算：](#4. 关于卷积层、池化层的计算：)

[注意：在加载并打印模型的时候 ，可能会报错，输入这条命令就可以了](#注意：在加载并打印模型的时候 ，可能会报错，输入这条命令就可以了)

输出结果：

三、训练模型

1.设置超参数

2.编写训练函数

[1. optimizer.zero_grad()](#1. optimizer.zero_grad())

[2. loss.backward()](#2. loss.backward())

[3. optimizer.step()](#3. optimizer.step())

注意：

3.编写测试函数

4.正式训练

[1. model.train()](#1. model.train())

[2. model.eval()](#2. model.eval())

四、结果可视化

五、学员问题

六，总结

构建数据集中

构建cnn网络中

训练模型中

编写训练函数中

编写测试函数同理

来到了正式训练

最后可视化