本次作业需要利用深度学习的方法对 10 类图片进行分类，图片类别及示例如图 1 所示。提供的数据包含 30000 张带类别标签的图片组成的训练集，和 5000 张无类别的测试集，需要用训练好的模型对测试集图片进行分类，并将结果生成 csv 文件上传提交。选用 python 编写网络架构，深度学习框架在 pytorch/tensorflow/caffe 中任选其一。

前言 在刚做测试的一年多时间里，笔者对各种测试技术和工具有着强烈的兴趣和学习欲望，再加上工作较为空 闲，所以有幸接触到 QTP、Selenium 等自动化测试工具，由于当时水平有限，学习也只停留在录制与回放的水 平上。再次学习 Selenium 是时隔一年之后，笔者有幸跳槽到一家互联网公司继续做 web 软件测试，发现项目适 合做自动化测试，于是再次捡起 Selenium。随着能力和眼界的开阔，发现单纯的使用工具的录制与回放并不能 解决实际的问题。Selenium 本身支持多种语言编写脚本，这给我提供了丰富的选择余地。在之前有计划要学习 一门脚本语言，在 Python 与 Ruby 之间犹豫不定。刚好项目组用 Python 开发项目，所以很自然的选择了 Python 和 Selenium 的组合。 从 2013 年开始用 Python 和 Selenium 进行自动化测试的实践，其间的过程颇为艰辛，除了官方文档，相关 的资料并不算太多，尤其是中文资料；相比较而言 Java 和 Selenium 网上的资料要更多一些，这其中主要的原因 是 Java 语言更为流行。

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