用CNN对CIFAR10进行分类（pytorch）
CIFAR10有60000个\(32*32\)大小的有颜色的图像，一共10种类别，每种类别有6000个。 训练集一共50000个图像，测试集一共10000个图像。 先载入数据集 再定义网络架构 开始训练！ 下面是损失的输出 看看在验证集上的表现如何！ 以及它的输出 ...
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loss和梯度值 第三部分：将数据和模型输入，使用batch_size数据进行模型参数的训练 第一 ...
第十三节，使用带有全局平均池化层的CNN对CIFAR10数据集分类
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