使用PyTorch构建CNN对CIFAR-10数据集进行分类

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本博客介绍如何使用PyTorch构建CNN模型对CIFAR-10数据集进行图像分类。内容涵盖数据预处理、模型架构设计、训练过程及性能评估。

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使用PyTorch构建CNN对CIFAR-10数据集进行分类

在计算机视觉领域,CIFAR-10数据集是一个常用的基准测试集,包含10个不同类别的彩色图像。在本篇文章中,我们将使用PyTorch框架构建一个卷积神经网络(CNN)来对CIFAR-10数据集进行分类。我们将从数据预处理开始,然后定义CNN模型架构,最后进行训练和评估。

首先,我们需要导入所需的库和模块:

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import torchvision
import torchvision.transforms 
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