本文介绍了使用pytorch2.0进行图像分类的实战案例,包括数据集的准备,卷积神经网络的搭建,训练和测试的过程,以及模型的保存和加载。本案例使用了CIFAR-10数据集,包含10个类别的彩色图像,每个类别有6000张图像,其中5000张用于训练,1000张用于测试。本案例使用了一个简单的卷积神经网络,包含两个卷积层和两个全连接层,使用ReLU激活函数和交叉熵损失函数,使用随机梯度下降优化器。本案例可以在GPU和CPU上运行,根据设备的不同自动切换。本案例适合入门pytorch深度学习和练手,也可以用到项目当中。代码精炼,容易修改进行二次完善和开发。
1