bulleit

这篇文章是关于使用PyTorch实现运动鞋识别的详细教程，内容来源于“365天深度学习训练营”。文章详细介绍了从前期准备、构建模型、训练模型、设置动态学习率、结果可视化，到保存和加载模型的各个步骤。

前期准备： 设置计算设备，优先使用GPU以加速计算，如果不可用则回退到CPU。 数据导入：使用pathlib和glob方法从指定目录读取数据，并解析出类别名称。 数据集分布显示每个类别的索引。 模型构

关于使用Pytorch实现天气识别的教程， 前期准备：包括设置GPU（如果有的话），导入和准备数据。数据的导入涉及使用pathlib和glob来读取数据文件，并通过划分来分配训练集和测试集。 构建简单

具体内容涵盖了为CIFAR10数据集设置数据加载器，构建用于图像分类的卷积神经网络，使用SGD优化器进行训练，以及评估模型性能。此外，博客还涉及了如何使用matplotlib可视化训练和测试的准确率与