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本任务着眼于熟悉tensorflow框架搭建流程，跑通训练和测试代码。tensorflow代码相对简洁，逐渐熟悉整个流程

本任务使用torch.nn.LSTM实现时序预测，火灾温度数据集采用CSV格式存储。重点在于构建torch框架实现时序预测任务

本次任务拟采用tensorflow搭建深度学习训练框架，实现minst手写数字识别。本文为[365天深度学习训练营]的学习笔记。

本文的数据处理和模型训练和测试部分参考之前的博客：CNN进行天气图片识别, 重点在于学习YOLOv5的c3模块，并且换模型跑

今天的任务是使用torch搭积木，手动实现VGG-16模型。 重点包括 如何保存模型参数到本地并加载模型 nn.Sequential(), nn.BatchNorm2d(), nn.MaxPool2d

今天重点学习怎么在自定义的图像数据集上训练模型，以及如何调用模型识别一张本地图片 🍨 本文为🔗365天深度学习训练营 中的学习记录博客 🍖 原作者：K同学啊 一. 检查device是否可用 二. 数据

今天继续巩固CNN和网络训练的函数用法，含pytorch的CNN以及Linear层使用，以及网络训练避坑。

Always Day1！许久没有写torch的代码了，今天从深度学习领域的hello world项目开始做起。