准备工作
终端pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu
项目!pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu
重要函数
compose 链接
normolize 标准化
shufflu 是否将数据打乱
img = img / 2 + 0.5 反标准化
plt.imshow(np.transpose(npimg, (1, 2, 0))) 转化通道顺序
iter 转换成为真正的迭代器
CrossEntropyLoss 交叉熵损失
outputs = net(inputs) 正向传播
_, predicted = torch.max(outputs, 1) _为特殊占位符 存放不需要的输出 用来丢弃
AdaptiveAvgpool 全局平均初化层
卷积核个数与通道数相等
加载数据
构建网络
训练模型
测试模型
