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1.3 PyTorch实战入门：打造你的第一个图像分类项目

引言

在前两节中，我们学习了机器学习和深度学习的基础知识，包括神经网络、激活函数和损失函数等核心概念。现在，让我们动手实践，使用PyTorch框架构建一个完整的图像分类项目。通过本节的学习，你将掌握PyTorch的基本使用方法，并能够独立完成一个图像分类任务。

PyTorch简介

PyTorch是由Facebook AI Research开发的开源深度学习框架，因其动态计算图和易于使用的API而广受欢迎。相比其他深度学习框架，PyTorch具有以下优势：

1. 动态计算图：更加灵活，便于调试
2. Pythonic：与Python生态系统无缝集成
3. 丰富的生态系统：大量的第三方库和工具
4. 优秀的文档和社区支持

项目目标

我们将构建一个简单的图像分类器，用于识别CIFAR-10数据集中的10类图像：

• 飞机（airplane）
• 汽车（automobile）
• 鸟类（bird）
• 猫（cat）
• 鹿（deer）
• 狗（dog）
• 青蛙（frog）
• 马（horse）