使用 PyTorch 进行深度学习-训练分类器

之前的内容已经学习了如何定义神经网络、计算损失和更新网络的权重。 现在我们可以完整的训练一个分类器。我们将按顺序执行以下步骤：使用加载和规范化 CIFAR10 训练和测试数据集 torchvision 定义卷积神经网络 定义损失函数 在训练数据上训练网络 在测试数据上测试网络1、获取数据通常，当我们必须处理图像、文本、音频或视频数据时， 可以使用将数据加载到 numpy 数组中的标准 python 包。 然后将此数组转换为 torch.*Tensor类型。对于图像，Pillow、O