但因为wandb.ai需要收费，所以推荐使用Pytorch官网提供的Tensor Boadr。2.获取数据，得到预测值:out ,大小为[64,10],类型为tensor表示 每次取出64条数据，共10种类型。通过生成csv文件，直观的感受预测值与真实值是否都匹配，从而验证模型建立的好快。1.创建一个空的二维numpy(),列表与预期想要的csv列数相同，行数为0。将预测值和真实值通过混淆矩阵的方

目前流行的部署方法分为:1.通过大模型官网API进行模型调用 2.在相关下载模型进行本地部署。我将详细讲解这两种方式的实现流程。

CNN是深度学习的里程碑式成果，专门针对图像处理优化。其核心架构包含卷积层（提取局部特征）、池化层（降维增强鲁棒性）和全连接层（输出预测）。相比全连接网络，CNN通过局部连接和权值共享显著减少参数量（降90%+），提升训练效率（快5-10倍）和准确率（提升30%+）。主要应用包括图像分类、目标检测和分割。CNN还衍生出膨胀卷积、空间/深度可分离卷积等变体，在保持精度的同时进一步优化计算效率。其出色

目前流行的部署方法分为:1.通过大模型官网API进行模型调用 2.在相关下载模型进行本地部署。我将详细讲解这两种方式的实现流程。

CNN是深度学习的里程碑式成果，专门针对图像处理优化。其核心架构包含卷积层（提取局部特征）、池化层（降维增强鲁棒性）和全连接层（输出预测）。相比全连接网络，CNN通过局部连接和权值共享显著减少参数量（降90%+），提升训练效率（快5-10倍）和准确率（提升30%+）。主要应用包括图像分类、目标检测和分割。CNN还衍生出膨胀卷积、空间/深度可分离卷积等变体，在保持精度的同时进一步优化计算效率。其出色

目前流行的部署方法分为:1.通过大模型官网API进行模型调用 2.在相关下载模型进行本地部署。我将详细讲解这两种方式的实现流程。

目前流行的部署方法分为:1.通过大模型官网API进行模型调用 2.在相关下载模型进行本地部署。我将详细讲解这两种方式的实现流程。