数据集下载地址为下载下来的图片包是，包含有猫狗的图片，但是命名方式就是以猫狗来命名的，所以我们可以很快将他们分类出来，并把他们以90%作为训练集，剩下的作为 测试集。

opencv、visual studio、CMake、CUDA配置时出问题

像我这里就是cafile是空的，位置在'C:\\Program Files\\Common Files\\SSL/cert.pem'所以先去下载个新的放进去就行了，（若找不到SSL这个文件夹，则自己创建一个新的）应该也能自己用记事本张贴，然后改后缀（这个本人没尝试）这个大概率是你电脑SSL证书没有，先用代码查看情况。

准备工作：下载anaconda和搭配Python环境下载地址如下Anaconda | The World's Most Popular Data Science Platformhttps://www.anaconda.com/或者自己下载自己理想的版本：Index of /细节操作我就不复述了，网上有很多教程，本人用的是如下教程：安装PyTorch详细过程_MCYZSF的博客-CSDN博客_py

pytorch笔记

网络由两个小网络组成，一个负责判别，一个负责生成判别网络：先将真正的图片输入 判别器 ，得到的是1位的真实概率随机生成一组数据，送入 生成器 ，得到假数据再将 假数据 送入 判别器 中，得到虚假概率最后将真实概率+虚假概率 ，送入损失函数计算反向传播生成网络：随机生成的数据，送入 生成器得到虚假数据将虚假数据 送入 判别器 看它能不能甄别出来，得到的概率最后送入损失函数计算反向传播。.......

数据集使用的是CIFAR10，cifar10这个数据集一共有50000张训练集，10000张测试集，两个数据集里面的图片都是png彩色图片，图片大小是32x32x3，一共是10分类问题，分别为飞机、汽车、鸟、猫、鹿、狗、青蛙、马、船和卡车。这个数据集是对网络性能测试一个非常重要的指标，可以说如果一个网络在这个数据集上超过另外一个网络，那么这个网络性能上一定要比另外一个网络好，目前这个数据集最好的结

OpenMP运行时的多个副本已链接到程序中。这很危险，因为它会降低性能或导致错误的结果。最好的做法是确保只有一个OpenMP运行时链接到流程中，例如避免在任何库中静态链接OpenMP运行库。说白了，就是你电脑性能不够，你得降低需求，（对我来说是因为：我双开了两个Pycharm，一个跑模型，另一个想渲染显示医学的3D图像）哈哈哈，我把我的宝贝电脑折腾的够呛，肯定给你报错呀。

像我这里就是cafile是空的，位置在'C:\\Program Files\\Common Files\\SSL/cert.pem'所以先去下载个新的放进去就行了，（若找不到SSL这个文件夹，则自己创建一个新的）应该也能自己用记事本张贴，然后改后缀（这个本人没尝试）这个大概率是你电脑SSL证书没有，先用代码查看情况。