艾渃曼の博客

一、 远程文件配置打开远程服务器部署部署远程服务器随便起个名字选择一个SSH配置（SSH的配置不过多介绍，就是输入服务器的ip、端口、账号密码）在映射页面选择本地项目路径以及服务器上的项目路径点左上角“√” 以激活环境，被激活的环境会被加粗显示二、 解释器配置进入Pycharm的设置界面，在项目配置中点击图中的齿轮⚙图标添加环境选择SSH解释器，并...

# !/usr/bin/python# -*- coding: UTF-8 -*-import torchimport torch.nn as nnimport torch.nn.functional as funcimport torchvisionimport matplotlib.pylab as pltimport numpy as npbatch_size = 160# 将读取的图片转换为tensor 并标准化transform = torchvision.tran.

torch.max(input, dim)函数output = torch.max(input, dim)输入：input参数是softmax函数输出的一个tensordim是max函数索引的维度（0/1），0求每列最大值，1求每行最大值输出：函数会返回两个tensor，第一个tensor为每行的最大值；第二个tensor是每行最大值的索引分类问题中标签匹配问题直接对标签tensor使用 == 操作即可对张量中每个元素进行比较返回值是一个一维张量值相同为True，反之为.

模型构建方法class CNN(nn.Module): def __init__(self): super(CNN, self).__init__() self.c1 = nn.Conv2d(3, 6 ,5) self.p = nn.MaxPool2d(2,2) self.c2 = nn.Conv2d(6, 16, 5) self.l1 = nn.Linear(16*5*5, 120) self.