翻转猫还是猫，不会改变其类别。随机裁剪有两种方式，一种是对图像在随机位置进行截取，可传入裁剪大小，使用的函数为：torhvision.transforms.RandomCrop()，另外一种是在中心，按比例裁剪，函数为：torchvision.transforms.CenterCrop()。除了形状变化外，颜色变化又是另外一种增强方式，其可以设置亮度变化、对比度变化和颜色变化等，在torchvis

接下来，下载预训练模型，冻结模型参数使得反向传播时不更新，修改最后一层输出类别（512x1000改成512x10）现在将迁移学习的特征提取应用于CIFAR-10。

常用的方法是固定底层的参数，调整一些顶层或具体层的参数。这样做的好处是可以减少训练参数的数量，同时也有助于克服过拟合现象的发生。此外预先训练的网络参数也会被更新，但会使用较小的学习率以防止预先训练好的参数发生较大的改变。

自定义数据集需要继承这个类，并实现两个函数，一个是__len__，另一个是__getitem__，前者提供数据的大小(size)，后者通过给定索引获取数据和标签。1)datasets：提供常用的数据集加载，设计上都是继承自torch.utils.data.Dataset，主要包括MMIST、CIFAR10/100、ImageNet和COCO等。__getitem__一次只能获取一个数据，所以需要通

接下来，下载预训练模型，冻结模型参数使得反向传播时不更新，修改最后一层输出类别（512x1000改成512x10）现在将迁移学习的特征提取应用于CIFAR-10。

常用的方法是固定底层的参数，调整一些顶层或具体层的参数。这样做的好处是可以减少训练参数的数量，同时也有助于克服过拟合现象的发生。此外预先训练的网络参数也会被更新，但会使用较小的学习率以防止预先训练好的参数发生较大的改变。

Tensor自称为神经网络界的Numpy，它与Numpy相似，二者可以共享内存，且之间的转换非常方便和高效。不过它们也有不同之处，最大的区别就是Numpy会把ndarray放在CPU中进行加速运算，而由Torch产生的Tensor会放在GPU中进行加速运算。1.创建创建Tensor的方法有很多，可以从列表或ndarray等类型进行构建，也可根据指定的形状构建。

多个层链接在一起构成一个模型或网络，输入数据通过这个模型转换为预测值，然后损失函数把预测值与真实值进行比较，得到损失值（损失值可以是距离、概率值等）​，该损失值用于衡量预测值与目标结果的匹配或相似程度，优化器利用损失值更新权重参数，从而使损失值越来越小。像卷积层、全连接层、Dropout层等因含有可学习参数，一般使用nn.Module，而激活函数、池化层不含可学习参数，可以使用nn.functio

自定义数据集需要继承这个类，并实现两个函数，一个是__len__，另一个是__getitem__，前者提供数据的大小(size)，后者通过给定索引获取数据和标签。1)datasets：提供常用的数据集加载，设计上都是继承自torch.utils.data.Dataset，主要包括MMIST、CIFAR10/100、ImageNet和COCO等。__getitem__一次只能获取一个数据，所以需要通

Tensor自称为神经网络界的Numpy，它与Numpy相似，二者可以共享内存，且之间的转换非常方便和高效。不过它们也有不同之处，最大的区别就是Numpy会把ndarray放在CPU中进行加速运算，而由Torch产生的Tensor会放在GPU中进行加速运算。1.创建创建Tensor的方法有很多，可以从列表或ndarray等类型进行构建，也可根据指定的形状构建。