新冠肺炎是一种多发且严重的感染性疾病，可发生于任何年龄，但多发于儿童。新冠肺炎X光表现为肺部可见炎性浸润阴影，肺炎的初级症状和体征不是很明显，容易出现漏诊、误诊。近年来，随着深度学习技术在图像分类领域的发展以及各种权威医疗机构对医疗影像数据的公开，深度学习技术开始逐步应用到医学图像处理领域。利用深度学习技术对医学图像进行分析可以获得比较客观的评价和看法，此外，还可以找到图像中一些非常细微、不易查找的信息，提高诊断的准确率。本文使用pytorch完成算法设计，以及可视化设计测试图片的得病概率。

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