构建网络和训练数据集

1.Pytorch实现cifar10多分类

以CIFAR-10作为数据集，使用PyTorch利用卷积神经网络进行分类。先进行数据预处理，再进行模型构建，再进行数据训练

2.数据集说明

CIFAR-10数据集由10个类的60000个32x32彩色图像组成，每个类有6000个图像。有50000个训练图像和10000个测试图像。

数据集分为5个训练批次和1个测试批次，每个批次有10000个图像。测试批次包含来自每个类别的恰好1000个随机选择的图像。

训练批次以随机顺序选取剩余图像，但一些训练批次可能更多会选取来自一个类别的图像。

分为测试数据集和训练数据集

使用PyTorch实现CIFAR-10多分类任务的示例代码，CIFAR-10数据集包含10个不同类别的图像，如飞机、汽车、鸟类等。

 #导入数据包

 

 # 数据预处理 

 

#加载训练集和测试集并创建数据加载器

 

 #显示CIFAR – 10等类似数据集的图像并打印对应标签

 

# 定义卷积神经网络模型、初始化模型、损失函数和优化器

 

# 训练模型