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RSS订阅原创 P22 Sequential的使用和CIFAR10分类网络搭建
如果不知道最后展开是什么样的话，可以先不写。先写到flatten之后再测试得到output的形状，结果会是torch.size([64,1024])，接下来线性层就能写in_features=1024。搭建一个 对CIFAR10数据集简单分类的神经网络。结果是torch.Size([64, 10])
2025-11-23 21:07:42
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原创 P21线性层和其他层
得到的reshape后的size是torch.Size([1, 1, 1, 196608])则里面in_features是196608， out_features设置为10，一：将图片展平：从(64，3，32，32)展平成（1，1，1，196608）每个imgs的shape是torch.size([64,3,32,32])得到的output的shape是torch.size([196608])输入是196608，输出设为10。想要变为1张，1个通道，高1，宽若干。64张，3个通道，高32，宽32。
2025-11-23 21:07:13
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原创 P19神经网络-最大池化的使用
最大池化的目的就是保留输入的特征但是使数据量减小。利用图片来直观感受：（池化不会改变通道数）修改代码，把input后面加上。
2025-11-22 12:18:05
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原创 P18神经网络卷积层
将torchvision中的CIFAR10测试集数据64张作一个batch，经过卷积，卷积核大小为3*3，彩色图像输入是3层，定义输出的结果是6层（卷积核就会被定义成6），输出结果。reshape一下，通道数改为3，但是batch会未知，未知就设为-1。in_chanel:输入图像通道数，彩色图像RGB应该是3个。用tensorboard来可视化输入和输出的图像。out_chanel：通过卷积产生的输出通道数。这样会报错，output的通道数不对。用tensorboard进行显示。
2025-11-21 15:48:15
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原创 P16，17神经网络的基本骨架-nn.Module的使用和卷积
原先是2维，要reshape后变成4维（batch,通道数，高，宽）（看不懂应该是要去补python类的知识）：顺便把父类的初始化也做了。：你的类自己要做的初始化。
2025-11-21 11:01:15
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原创 P15 DownLoader的使用
dataloader从dataset中取数据，取多少怎么取，可以通过设置参数。shuffle=False，两个epoch每一步取得照片是一样的，drop_last=True时，舍去了后面未能取尽的照片。
2025-11-20 16:12:02
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原创 P10torchvision中的数据集使用
相对路径，会在项目下自动创建文件夹data，然后把数据下载进来download=truetrain=true作为训练集，train=false作为测试集6代表的是target打断点：在Pycharm中，断点是一个非常重要的调试工具。通过在代码行号旁边单击，你可以设置一个断点，当程序运行到这一行时，将会自动暂停，让你能够检查程序的运行状态。(我没有编程基础所以这也不懂/(ㄒoㄒ)/~~)
2025-11-19 19:46:08
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原创 Tensorboard和Transforms总结
用创建了一个数据记录器，然后使用它的方法（如add_scalaradd_image）来记录各种数据，最后在 TensorBoard 网页界面上查看这些数据的可视化结果数值随时间的变化，记录的数据类型为单个数字（标量）图片内容随时间的变化，记录的数据类型为图片（多维数组）
2025-11-11 20:42:08
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原创 Transforms的使用（一）（二）
Transforms主要对特定格式的图片进行一些变换ToTensor类：把PIL或者numpy类型的图片，转为tensor型通过transforms.ToTensor来解决两个问题（1）transforms如何使用 （2）为什么要Tensor数据类型（1）transforms如何使用 【把PIL图片转化为tensor型】第一句是实例化对象。类不接受任何参数，要传参数必须实例化这个类，在用例对象传参但结果报错这个错误是由于NumPy版本兼容性问题导致的。
2025-11-11 13:18:27
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原创 PyCharm 终端使用的 Python 和 PyCharm 代码执行器使用的 Python 不是同一个
再次检查，输入python --version，输出的应该是虚拟环境中的python版本。：使用的是系统 PATH 中的 Python，这里显示的是 Python 3.13.5。之后就可以在这个终端中正常使用 pip 安装包，确保包都安装到这个虚拟环境中。这个错误是因为 Conda 没有在 PowerShell 中正确初始化。再重新打开pycharm终端,输入conda activate。：使用了在 Settings 中配置的。我觉得还是手动激活比较好。在pycharm终端输入。
2025-11-09 15:36:39
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原创 P8.Tenserboard的使用（add_image())
在控制台输入以下代码（常用from PIL import image读取图像），在右边看到用PIL显示图片是不满足add_image()函数所要求的类型的。图片的title没变，还叫test_image，可以通过滑动看到每一步的图像（可以通过这种方式看到训练阶段每一步的输出结果，来观察不同阶段的显示）add_image()函数所要求的图片类型：torch.tensor或者是numpy或者是字符串。所以读取图片地址，只需要获取相对地址。如果想要单独显示，只需要把add_image()里的title重新命名。
2025-11-08 23:28:03
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原创 P7.Tensorboard的使用（add_scalar()的使用）
它通过一次次地记录单个点，最终帮你绘制出一条曲线，让你能直观地看到某个指标（比如损失、准确率）随着时间（或训练轮数）是如何变化的。会记录历史的y=2x,又生成y=3x，还会出现对他俩的拟合。方法：把logs下的子文件删掉再重新运行。在pycharm中python文件终端输入（python文件的路径不要有中文，不然会出错）.安装Tensorboard（PyCharm 的终端在哪个解释器下，就往哪个环境里装）这个子工具箱，然后从这个子工具箱里拿出了一个叫做。最后出现这个，在浏览器中打开就能看到y=x的曲线。
2025-11-08 21:25:21
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空空如也
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