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之前一个笔记中学习了PyTorch中的一些重要概念，如Tensor等，以及和神经网络的构建，接下来我们可以用所学到的知识来进行一个简单的实战。上一个笔记链接：https://blog.youkuaiyun.com/whatiscode/article/details/106473811小试牛刀：CIFAR-10分类下面我们来尝试实现对CIFAR-10数据集的分类，步骤如下:使用torchvision加载并预处理CIFAR-10数据集定义网络定义损失函数和优化器训练网络并更新网络参数测试网络1 .

PyTorch第一步1 TensorTensor是PyTorch中重要的数据结构，可认为是一个高维数组。它可以是一个数（标量）、一维数组（向量）、二维数组（矩阵）以及更高维的数组。Tensor和Numpy的ndarrays类似，但Tensor可以使用GPU进行加速。Tensor的使用和Numpy及Matlab的接口十分相似，下面通过几个例子来看看Tensor的基本使用。1.1 构建矩阵和加法运算注意：函数名后面带下划线_ 的函数会修改Tensor本身。from __future__ import