安装sklearn相对简单，因为它是一个Python库，可以通过Python的包管理器pip来安装。

在深度学习的世界中，图像分类任务是一个经典的问题，它涉及到识别给定图像中的对象类别。CIFAR-10数据集是一个常用的基准数据集，包含了10个类别的60000张32x32彩色图像。在本博客中，我们将探讨如何使用PyTorch框架创建一个简单的卷积神经网络（CNN）来对CIFAR-10数据集中的图像进行分类。在下一篇博客中，我们将尝试不断优化模型结构和训练过程，以达到更高的准确率和性能。

备注：我们定义的卷积层假设输入是2维的numpy数组，只存在一个卷积层且Batch为1以下是在名为Conv3x3的类中的内容使用除以9，用于初始化卷积核的权重，将其缩放到一个较小的值范围（这里是0到1/9之间）。这种初始化方法可以帮助防止在训练过程中出现梯度消失或梯度爆炸的问题。卷积网络的前向传播过程即将卷积核和感受野进行加权求和，然后迭代每一个卷积核输出n维的特征向量。

线性回归是一种监督学习方法，用于建立因变量与一个或多个自变量之间的关系。线性回归的目标是找到一条直线，使得所有数据点到这条直线的距离之和最小。yβ0​β1​x1​β2​x2​...βn​xn​ϵ其中，y是因变量，x1​x2​...xn​是自变量，β0​β1​...βn​是参数，ϵ是误差项。线性回归的目标是通过最小化以下的均方误差（Mean Squared Error, MSE）来求解参数βMSEN

梯度下降算法是一种基于搜索的优化方法，用于寻找函数的最小值或最大值。其背后的原理是目标函数关于参数的梯度将是损失函数（loss function）上升最快的方向。而我们要最小化loss，只需要将参数沿着梯度相反的方向前进一个步长，就可以实现目标函数（loss function）的下降。这个步长η 又称为学习速率。在现代深度学习中，梯度下降算法被广泛使用。深度学习是机器学习的一个分支，它使用人工神经