shendaiyan的博客

2）pretrained=True时，它就要去从网络中下载，比如说卷积层对应的参数时多少，池化层对应的参数时多少等。这些参数都是在 ImageNet 数据集中训练好的。1）pretrained=False时，只是加载网络模型，把神经网络的代码加载了进来，其中的参数都是默认的参数，不需要下载。根据输出，可以明显可以看出，测试错误；因为我们用的这个模型就训练了一轮，正确率不高；这里可以看出随着训练的进行loss不断减小。因为训练时间过长，这里只展示测试前几轮。利用已经训练好的模型给它提供输入。

卷积神经网络（CNN）应用于计算机视觉领域，特征提取方法，任务：图像的分类和检索。GPU图像处理单元：GPU做卷积比CPU快得多卷积网络与传统神经网络区别：数据二维->三维。

上述主要参数中num_works通常在单进程时默认为“0”，也可以在支持多进程的设备上设置为允许的“4 | 8 | 16”等。“torch.utils.DataLoader”的作用是构建一个可迭代的数据装载器，每次执行循环的时候，就从中读取一批Batchsize大小的样本进行训练。torchvision是pytorch的一个图形库，它服务于PyTorch深度学习框架的，主要用来构建。dataset：隶属DataSet类，表示数据从哪里读取以及如何读取。num_works：是否多进程读取数据。

问题二：记得一定要关闭tensorboard，即最后一行代码writer.close()不知道返回值的时候：*print()、print(type())、debug。问题一：因为我的logs是在exercise下的，所以应写成。【参考 PyTorch深度学习快速入门教程 -小土堆】关注方法需要什么参数。