PyTorch 通过Dataset和DataLoader实现数据加载，其中Dataset负责 “定义数据来源和格式”，DataLoader负责 “批量加载和并行处理”。本项目自定义了类，用于加载食物图像和对应标签，我们详细解析其实现逻辑。x = self.conv1(x) # 经卷积块1处理x = self.conv2(x) # 经卷积块2处理x = self.conv3(x) # 经卷积块3处理

Dataset是 PyTorch 中所有自定义数据集的基类__len__和，同时可通过__init__初始化参数。PyTorch 提供了一些内置 Dataset（如CIFAR10），其中适用于 “按类别划分文件夹” 的数据集（如food/train/汉堡/001.jpgfood/train/披萨/002.jpg但实际项目中，数据格式往往更灵活（如用 txt 文件记录路径和标签），此时就需要自定义

prediction = model.predict(test_image_input.reshape(1, 784)) # 要把输入转成(1,784)（1个样本，784维）​。赶紧把代码复制到本地跑一遍，动手实践才是最好的学习方式！print("训练集图片形状：", x_train.shape) # 输出 (60000, 28, 28) → 6万张图，每张28x28像素​。print("训练集标

机器学习是一门研究如何通过数据自动改进计算机程序性能的学科。其核心思想是：通过算法解析数据，从中学习规律，然后对真实世界中的事件做出决策或预测。机器学习算法种类繁多，各有其适用场景和优缺点。在实际应用中，需要根据具体问题和数据特点选择合适的算法。自动化机器学习：减少人工干预可解释AI：增强模型透明度联邦学习：保护数据隐私强化学习应用扩展：解决更复杂决策问题掌握机器学习算法不仅需要理解数学原理，还需

自定义Dataset类是数据加载的核心步骤，需实现 “读取 TXT 文件→解析图片路径与标签→加载图片→预处理图片” 的完整逻辑。本节将分步骤讲解CustomImageDataset的实现，并加入详细注释，确保代码可复用、可扩展。import os"""自定义图片数据集的初始化方法参数说明：- txt_path: str/Tuple[Path]，TXT标签文件的路径（如./data/food/tr

从 1957 年的感知机，到 2023 年的多模态大模型，神经网络用 60 余年的时间，完成了从 “被质疑” 到 “改变世界” 的蜕变。它不仅是一种技术，更是人类探索 “智能本质” 的重要工具 —— 通过模仿大脑，我们不仅在创造更强大的 AI，也在更深入地理解自己。对于普通人而言，神经网络不再是遥不可及的 “黑科技”—— 通过 PyTorch、TensorFlow 等框架，任何人都能动手实现一个简

K 最近邻（K-Nearest Neighbors, KNN）是一种基于实例的监督学习算法，适用于分类和回归任务。其核心思想是通过计算新样本与训练集中样本的距离，选取最近的 K 个邻居，根据这些邻居的类别或值进行预测。

色彩空间特点与应用场景BGROpenCV 默认格式，适合显示和存储RGB多数图像库（如 PIL）使用的格式，与 BGR 仅通道顺序不同GRAY灰度图，单通道，简化计算，常用于预处理HSV分离亮度（V）和色彩（H、S），适合颜色检测YCrCb用于 JPEG 压缩，Y 通道为亮度，适合肤色检测本文涵盖了 OpenCV 的核心功能，从基础的图像读写到高级的特征检测和视频处理，通过大量代码示例帮助您快速上

而使用深度学习方法，我们只需将原始的图像像素数据输入到卷积神经网络（CNN）中，模型会自动学习图像的底层特征（如边缘）、中层特征（如纹理）和高层特征（如物体的形状），最终实现对图像的识别。深度学习（Deep Learning，DL）是机器学习（Machine Learning，ML）的一个重要分支，它基于人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN），通过构建具有多层结

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