数据预处理方法
首先，最重要的一点，所有的数据(不管是表格、图像、文本)都要转化成张量。
经典数据集这里的经典数据集是指可以直接用pytorch中的torchvision下载和直接使用的数据集，如MNIST,CIFAR。这些数据这些数据都可以直接用torch.utils.data.DataLoader加载。
12345678910import torchimport torchvisionfrom torch.utils import datafrom torchvision import transformstrans = transforms.ToTensor() #在导入数据时直接转为张量。mnis
神经网络实战项目——MNIST手写数字识别
数据集数据集介绍MNIST是一个手写数字的数据集，专门用于进行深度学习训练，属于是深度学习中的”Hello World”，已经算是经典中的经典。其中有60000个训练集和10000个测试集，每个数据包含了28×28的灰度图像和对应的标签0~9。
获取数据集12345678import torchvisionfrom torchvision import transformstrans = transforms.ToTensor() #将图像数据直接转为张量。#root指定数据路径，train指定训练集或测试集，transform指定转换格式，download表示是否需要下载，下载一次就可以了
神经网络的结构与搭建
神经网络层利用Pytorch可以快速建立神经网络的层。
全连接层123456import torch.nn as nn #以后调用torch.nn就用nn，约定俗成的。import torchx = torch.tensor([1.,2.,3.])fc = nn.Linear(in_features=3,out_features=5) #实例化一个全连接层。y = fc(x)y
1tensor([ 0.0927, 0.6689, 1.1373, -1.7523, -0.4160], grad_fn=<AddBackward0>)
卷积层1234567891011121
为什么要搭建博客，以及怎样搭建？
为什么要写博客一般来讲，更多人会选择知乎、CSDN等一些国内平台来获取问题的答案或是更新知识库，因为这些地方搜索容易，用户也多。相比而言，个人博客很难通过搜索的方式发现，但其内容却远比大型平台的质量更高。甚至可以说，看一篇博客文章可以顶十篇甚至百篇其他文章。
搭建博客的方法搭建博客的教程我推荐跟着知乎上的一系列教程走，这个系列的教程其中有一些坑，我在下面都列举了出来。
注册githubhttps://zhuanlan.zhihu.com/p/103268406
GitHub上不去的话去微软商店搜Watt Toolkit。
安装githttps://zhuanlan.zhihu.com/p/
张 量
张量张量是什么张量(tensor)是深度学习中最重要、最基本的一种数据结构，由数字组成，类似于Python中的列表，也可以进行多层嵌套。说得通俗一些，就是向量里面继续嵌套向量，再嵌套向量。所以数学中的向量、矩阵都可以称为张量。
列举几个张量这里用列表的格式表示张量:a = [1,2,3] 是一个形状为[3]的一维张量。b = [[1,3,1,2],  [2,5,4,3]] 是一个形状为[2,4]的二维张量。c = [[[1,2,5,6],  [3,4,3,2],]  [[6,7,3,2], &e
Hello World
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