pytorch数据分类

今天小编就为大家分享一篇利用pytorch实现对CIFAR-10数据集的分类，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧 步骤如下： 1.使用torchvision加载并预处理CIFAR-10数据集、 2.定义网络 3.定义损失函数和优化器 4.训练网络并更新网络参数 5.测试网

一、Pytorch基本数据类型 在创建tensor时，需要使用torch.Tensor、torch.DoubleTensor等事先指定数据类型。tensor是包含单一数据类型元素的多维矩阵，不能既有a类型，又有b类型的数据。 1.torch.FloatTensor ：32位浮点型(默认类型：torc

通常来说，当你处理图像，文本，语音或者视频数据时，你可以使用标准 python 包将数据加载成numpy 数组格式，然后将这个数组转换成 torch.*Tensor 对于图像，可以用 Pillow，OpenCV 对于语音，可以用 scipy，librosa 对于文本，可以直接用 Python 或 C