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高光谱分类全套代码3D_CNN模型（pytorch）
**训练代码**：这部分代码主要负责设置网络结构、损失函数、优化器，并进行前向传播、反向传播和权重更新。PyTorch的自动求梯度功能使得训练过程自动化，只需定义网络结构和损失函数，就能实现模型训练。
pytorch实现CNN卷积神经网络
在本文中，我们将深入探讨如何使用PyTorch实现卷积神经网络（CNN）。CNN是一种在深度学习领域广泛应用的模型，尤其在图像识别任务中表现出色。
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PyTorch上实现卷积神经网络CNN的方法
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利用CNN进行天气识别（pytorch版）
这里我们使用pathlib函数进行数据的导入，pathlib是Python标准库中处理文件路径的模块，提供了一种面向对象的方式来操作文件的系统路径；如果我们把学习率进一步缩小，则会看到，测试集准确率从一开始就始终保持在百分之八十附近，这里我们设置为30个epoch，可能不足以改变，因为降低学习率导致训练收敛的速度变慢，可能需要更多是epoch才能达到最优解。这里我们将路径赋值给变量data_dir ，然后利用pathlib模块，其中pathlib模块提供了一种面向对象的操作文件路径的方式，
