第三周任务一

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原创最新推荐文章于 2026-04-14 19:53:22 发布 690 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

365天深度学习训练营-第P3周：天气识别心得体会 torch.utils.data.random_split可以认为是图像数据集的切分，其中第一个参数为根目录，第二个和第三个参数用列表表示，表示设置的训练集大小和测试集大小，此时训练集和验证集已经生成。#compose可以理解为一个预处理包，将所有步骤都合并在一起，第一步，重新调整大小，第二步，转化成tensor格式，第三步，批量归一化，均值为多少，方差为多少。#这上面的一步with ，我差点就忘记写了，以为直接是for，实际上是告诉我，for中的操作都是建立在没有没有优化器的基础之上的。阅读详情

#include<iostream>

using namespace std;

class Student
{
public:
	void set_data(int n, char *p, char s);
	void display();
	
private:
	int num;
	char name[20];
	char sex;
};

void Student::set_data(int n, char *p, char s)
{
	num = n;

	strcpy(name, p);

	sex = s;
}

void Student::display()
{
	cout << "num:" << num << endl;
	cout << "name:" << name << endl;
	cout << "sex:" << sex << endl;
}

int main()   
{
	Student stud1, stud2;

	stud1.set_data(1, "he", 'f');

	stud2.set_data(2, "she", 'm');

	stud1.num = 3;                  //类外调用私有数据

	stud1.display();

	stud2.display();

	return 0;
}