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请参考：
http://blog.mvpcn.net/jin0706/archive/2005/03/07/10522.aspx
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上一篇文章介绍了使用pytorch的Dataset和Dataloader处理图片数据，现在就用处理好的数据对搭建的CNN进行训练以及测试
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基于pytorch实现简单的猫狗分类。采用了全连接网络；可以用来了解数据加载过程，网络搭建、训练过程
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原作者博客：「Pytorch」CNN实现手写汉字识别（数据集制作，网络搭建，训练验证测试全部代码） 在这先感谢大佬的无私分享，给我们这些小白提供了巨大的帮助！ 首先放上一些对下文理解有帮助的函数介绍，有像...
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pytorch的官方文档写的也太简陋了吧…害我看了这么久… NLLLoss 在图片单标签分类时，输入m张图片，输出一个m*N的Tensor，其中N是分类个数。比如输入3张图片，分三类，最后的输出是一个3*3的Tensor，举个例子： ...
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版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 1.数据获取 本次学习的数据为，kaggle 中的 Dogs vs Cats 数据集 如果不清楚，kaggle，可以看一下，我前面写的这篇文章：...
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Pytorch+CNN 识别自己手写的数字 看了网上很多的手写数字识别的例子，发现都没有一个可以识别自己手写的例子，正好现在需要写一个例子，于是自己研究了一下，写出了 一个能识别自己手写的例子供大家参考。转载请注明...
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PyTorch、Caffe绘制训练过程的accuracy和loss曲线 衡量模型的好坏其实最重要的看的就是准确率与损失率，所以将其进行可视化是一个非常重要的一步。这样就可以直观明了的看出模型训练过程中准确率以及损失率的变化。...
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