PyTorch 卷积神经网络(CNN) 2019年8月14日 意见反馈 有关卷积神经网络的详细介绍，可参考： 深度学习 教程 TensorFlow – 例子：卷积神经网络(CNN) PyTorch 卷积神经网络例子 本例将训练一个卷积神经网络，可以对图片（CIFAR-10）进行识别分类。 图片数据集使用CIFAR-10。CIFAR-10数据集包含10个类中的60000张32×32彩色图像，每个类包含6000张图像。训练图像50000张，测试图像10000张。 以下是数据集中的分类，以及每个类中的10张随机图像: 实现步骤 加载和标准化CIFAR10 定义卷积神经网络 定义损失函数 使用训练数据对网络进行训练 用测试数据测试网络 章节PyTorch CNN – 加载CIFAR10并标准化 PyTorch CNN – 定义卷积神经网络 PyTorch CNN – 定义损失函数和优化器 PyTorch CNN – 训练模型 PyTorch CNN – 测试模型 Doc navigation← PyTorch 线性回归
