知无所待【机器学习】基于PyTorch的CIFAR-10图像分类器神经网络实验
AI摘要：这篇文章主要介绍了一个实验环境的搭建过程，以及基于PyTorch实现图像分类的Python代码。首先描述了实验环境的基本配置，包括宿主机和虚拟机的硬件配置、系统环境以及相关依赖包的安装。接着详细介绍了数据集的下载与准备，以及图像分类的Python代码的编写过程，包括导入必要的库、加载和预处理数据、定义神经网络模型、定义损失函数和优化器、训练模型以及评估模型等步骤。最后给出了代码执行的方式和相应的slurm脚本。文章通过详细的步骤和代码解释，清晰地展示了如何利用PyTorch构建一个简单的卷积神经网络模型来进行CIFAR-10数据集的图像分类任务。同时，通过对训练过程中损失和准确率的监控，以及对测试集的评估，验证了模型的训练效果和性能。