盼小辉丶

图像可以以不同的方式组合。因为它们是正则矩阵，所以它们可以可以执行加、减、乘或除等运算。OpenCV 提供了各种图像算术运算符，本节将学习如何使用不同的图像运算符。

在本节中，我们将为自定义数据集定义一个类，定义转换函数，然后使用 Dataset 类从数据集中加载图像，为数据集创建一个 PyTorch 自定义数据集。

一旦模型、数据集、损失函数和优化器准备完成后，我们就可以开始训练模型了。在本节中，我们将学习如何正确训练和评估深度学习模型。

损失函数用于计算模型输出值和目标值之间的距离，损失函数也被称为目标函数、成本函数；使用优化器在训练期间更新模型参数(或称权重)。在本节中，我们将学习如何在 PyTorch 中定义损失函数和优化器。

模型是用于处理输入以生成输出的神经网络层的集合，我们可以使用 torch.nn 包来定义模型，nn 包是提供通用深度学习层的模块集合。本节将介绍在 PyTorch 中如何构建神经网络模型。

深度神经网络训练的大多数情况下，我们需要使用三组数据：训练、验证和测试。在本节中，我们将学习 PyTorch 数据加载和处理数据工具，以使用 PyTorch 库来处理数据集。

PyTorch 建立在张量之上，PyTorch 张量是一个 n 维数组，类似于 NumPy 数组。在本节中，我们将学习如何定义和更改张量，将张量转换为数组，以及在计算设备之间移动张量。

更新 CSV 文件中内容的最佳方式是首先读取文件中的数据，并将它们处理为 Python 内部对象，进行更改，然后以相同的格式覆盖原始数据。

CSV 文件是具有高度兼容格式的简单电子表格，是带有表格数据的文本文件。为了创建 CSV 文件，只需要使用 Python 的标准库，本节中，我们将介绍如何使用 Python 创建 CSV 文件。