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1 问题什么是VGG网络？怎么使用pytorch实现VGG网络？2 方法VGG网络就是采用连续的几个3x3的卷积核代替AlexNet中的较大卷积核（AlexNext就是经典的卷积神经网络），包括5个卷积层和3个全连接层。VGG网络用2 个3*3 卷积核连续卷积代替 5*5 的卷积核，3个 3*3 的卷积核连续卷积代替 7*7 的卷积核，目的是在相同感知野的条件下，去提升网络的深度，并在在一定程度上

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针对计算平衡F分数f1-score的问题，提出从sk-learn中导入f1_score库来计算，通过查阅资料，发现该方法是有效的，本文中没有详细介绍精确率precision和召回率recall的计算方法，并且计算平衡F分数f1-score没用通过综合Precision与Recall的结果来得到，而是用第三方库。其数值为精确率和召回率的调和平均数，数学表达式为：f1-score = 2/ (1/P+

以后遇到不能调用包的问题可以直接采用第三种方法将需要的包在anaconda中下载。#输入以下代码段，查询当前执行路径。、选择当前的开发环境，我的是。

为什么使用dataloader进行批训练我们的训练模型在进行批训练的时候，就涉及到每一批应该选择什么数据的问题，而pytorch的dataloader就能够帮助我们包装数据，还能够有效的进行数据迭代，以达到批训练的目的。如何使用pytorch数据加载到模型Pytorch的数据加载到模型是有一个操作顺序，如下：创建一个dataset对象创建一个DataLoader对象循环这个DataLoader对象

1 问题卷积的过程就是将一个卷积核（convolution kernel），通常是一个 K乘K 的矩阵，对原图的每个像素点做卷积计算从而得到一个新的 M乘N 的图像。这个卷积过程可以对原图执行不同的操作：模糊、锐化、描边等等，而这些操作全都由卷积核的性质决定。如何搭建卷积神经网络，是我们需要研究的内容。2 方法我们首先通过继承nn.Module定义我们的CNN Class，然后在__init__里

1 问题VGG网络由牛津大学的Oxford Visual Geometry Group于2015年提出。从诞生之后就收到了学界的广泛关注。VGG网络，可以应用在人脸识别、图像分类等方面。VGG有两种结构，分别为16层和19层。具体结构在其文献做了详细表述，如下图所示。为了学习VGG网络，本组拟采用配置A在MNIST数据集上进行图像分类实验。2 方法首先MNIST的数据大小为28*28，需要进行re

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