Python基于pytorch深度学习的车型识别系统源码+使用说明 训练模型主要分为五个模块：启动器、自定义数据加载器、网络模型、学习率/损失率调整以及训练可视化。 启动器是项目的入口，通过对启动器参数的设置，可以进行很多灵活的启动方式，下图为部分启动器参数设置。 任何一个深度学习的模型训练都是离不开数据集的，根据多种多样的数据集，我们应该使用一个方式将数据集用一种通用的结构返回，方便网络模型的加载处理。 这里使用了残差网络Resnet-34，代码中还提供了Resnet-18、Resnet-50、Resnet-101以及Resnet-152。残差结构是通过一个快捷连接，极大的减少了参数数量，降低了内存使用。

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实验内容 1、电子时钟设计。时钟频率为 72Mhz，采用定时器 3。 （1）实现 1 秒延时，并控制 LED0 闪烁. （2）在数码管上显示时钟，格式为“12-00-00”，设置定时器 1 秒延时，并实时更新 时钟显示。 （3）设置 KB1、KB2、KB3 分别对时钟的小时、分、秒进行调整（KB1 按下，小时+1， KB2 按下，分钟+1，KB3 按下，秒钟+1） 2、PWM 输出设计。时钟频率为 72Mhz，采用定时器，PWM 输出。 （1）设计 0.1 毫秒延时，设计占空比 50%，全彩灯 RGB_R. （2）设置 KB1 调整占空比，5 级调整，循环按键。 （3）设计全彩灯 RGB_R 呼吸渐变效果。 3、外部脉冲计数设计。 设计计数器，对外部脉冲（开发板上 PIC 单片机提供的脉冲信号）进行计数，并在 数码管上实时显示计数值。 代码讲解，配置过程看：https://blog.csdn.net/qq_61814350/article/details/139074358?spm=1001.2014.3001.5501（写了三篇文章，链接只是其中一篇）