PyTorch实战：实现Cifar10彩色图片分类

fanstuck

已于 2023-11-02 17:44:40 修改

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分类专栏：一文速学-人工智能项目实战文章标签： pytorch 人工智能数据分析深度学习数据挖掘

于 2023-09-20 16:28:14 首次发布

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本文介绍了如何使用PyTorch进行CIFAR-10图像分类，包括数据集的准备、torch.utils.data.Dataset和DataLoader的使用，以及普通神经网络和LeNet卷积网络的定义、训练过程和模型性能比较。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

前言

一、Cifar10数据集

class torch.utils.data.Dataset

torch.utils.data.DataLoader

点关注，防走丢，如有纰漏之处，请留言指教，非常感谢

前言

PyTorch可以说是三大主流框架中最适合初学者学习的了，相较于其他主流框架，PyTorch的简单易用性使其成为初学者们的首选。这样我想要强调的一点是，框架可以类比为编程语言，仅为我们实现项目效果的工具，也就是我们造车使用的轮子，我们重点需要的是理解如何使用Torch去实现功能而不要过度在意轮子是要怎么做出来的，那样会牵扯我们太多学习时间。以后就出一系列专门细解深度学习框架的文章，但是那是较后期我们对深度学习的理论知识和实践操作都比较熟悉才好开始学习，现阶段我们最需要的是学会如何使用这些工具。

深度学习的内容不是那么好掌握的，包含大量的数学理论知识以及大量的计算公式原理需要推理。且如果不进行实际操作很难够理解我们写的代码究极在神经网络计算框架中代表什么作用。不过我会尽可能将知识简化，转换为我们比较熟悉的内容，我将尽力让大家了解并熟悉神经网络框架，保证能够理解通畅以及推演顺利的条件之下，尽量不使用过多的数学公式和专业理论知识。以一篇文章快速了解并实现该算法，以效率最高的方式熟练这些知识。

博主专注数据建模四年，参与过大大小小数十来次数学建模，理解各类模型原理以及每种模型的建模流程和各类题目分析方法。此专栏的目的就是为了让零基础快速使用各类数学模型、机器学习和深度学习以及代码，每一篇文章都包含实战项