2.2_基于Cifar10的图像分类入门学习-PyTorch版

文档摘要

基于Cifar10的图像分类入门学习-PyTorch版图像分类小目标数据预处理、加载模型训练、调参模型保存、加载我们通过Pytorch来训练一个小分类模型，展示建立分类器的具体步骤： 1 数据预处理、加载 AI数据主要包括：文本、图像、音频、视频数据，这些数据可使用标准Python数据包加载，放到一个numpy数组，讲数组转换为torch. Tensor。其中：图像数据，常用OpenCV，Pillow包音频数据，常用scipy，librosa包文本数据，常用NLTK, SpaCy包 Pytorch包涵盖常用数据集，可通过torchvision.datasets读取，并使用torchvision加载并预处理CIFAR-10数据集。