图像分类是机器学习领域的一个重要应用，PyTorch 作为一种流行的深度学习框架，在图像分类任务中表现出色。以下是一些关于 PyTorch 图像分类的教程和资源。

教程列表

实战案例

以 CIFAR-10 数据集为例，以下是一个简单的图像分类模型示例：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

# 定义模型
class SimpleCNN(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(SimpleCNN, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(3, 32, kernel_size=3, padding=1)
        self.conv2 = nn.Conv2d(32, 64, kernel_size=3, padding=1)
        self.fc1 = nn.Linear(64 * 8 * 8, 128)
        self.fc2 = nn.Linear(128, 10)

    def forward(self, x):
        x = torch.relu(self.conv1(x))
        x = torch.max_pool2d(x, 2)
        x = torch.relu(self.conv2(x))
        x = torch.max_pool2d(x, 2)
        x = x.view(-1, 64 * 8 * 8)
        x = torch.relu(self.fc1(x))
        x = self.fc2(x)
        return x

# 实例化模型、损失函数和优化器
model = SimpleCNN()
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)

# 训练模型
# ...

相关资源

希望这些教程能帮助您更好地了解和使用 PyTorch 进行图像分类。🎉

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