用神经网络对数据集进行拟合。

神经网络Neural Network

预处理层

在图像分类中，假如一张图片的像素数量为($224\times224\times3=150528$)，如果直接将所有像素作为输入层输入，那么隐藏层参数将爆炸式增长，而且

1. 查看 GPU 支持的最高 CUDA 版本

NVDIA 控制面板 -> 左下角系统信息 -> 组件 -> NVCUDA64.DLL产品名称
选择torch版本时选择比该版本号低的版本

2. 下载 cuda

下载链接 cuda 官网

CUDA是一个并行计算平台和编程模型，能够使得使用GPU进行通用计算变得简单和优雅。

nvcc其实就是CUDA的编译器,可以从CUDA Toolkit的/bin目录中获取,类似于gcc就是c语言的编译器。

验证是否安装成功 分别运行

通过连续使用卷积和池化层的组合提取图像特征

定义常量

# 训练集路径
CIFAR_PATH = "./cifar100/cifar-100-python.tar.gz"
# 使用 ImageNet 训练集的平均值和标准差
mean = [0.5070751592371323, 0.48654887331495095, 0.4409178433670343]
std = [0.2673342858792401, 0.2564384629170883, 0.27615047132568404]