欢迎来到PyTorch图像分类课程！本教程将带你从零开始构建一个简单的图像分类模型，适合初学者入门深度学习领域。通过本课程，你将掌握使用PyTorch进行图像数据处理、模型设计、训练和评估的核心技能。

📚 课程大纲

  1. 环境准备 🛠️

    • 安装PyTorch和相关依赖
    • 配置GPU加速（如适用）
    pytorch_setup

  2. 数据加载与预处理 🧾

    • 使用torchvision加载数据集
    • 数据增强与标准化处理
    image_preprocessing

  3. 模型构建 🏗️

    • 定义CNN网络结构
    • 加载预训练模型（如ResNet）
    neural_network_structure

  4. 模型训练与验证 🔄

    • 设置优化器和损失函数
    • 训练循环与验证集评估
    training_process

  5. 模型部署与应用 🚀

    • 保存模型参数
    • 使用模型进行预测
    model_deployment

🌐 扩展阅读

如需深入了解PyTorch的高级功能，可参考PyTorch官方文档。此外，TensorFlow图像分类教程也提供了不同框架的对比学习路径。