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**ACW272: Deep Learning for Image Classification**

**概述**

在本文中，我们将介绍如何使用深度学习（Deep Learning）来实现图像分类任务。我们将重点讨论 Convolutional Neural Networks (CNNs) 的应用，以及如何利用 PyTorch 来构建和训练一个简单的 CNN 模型。

**什么是图像分类**

图像分类是一种常见的计算机视觉任务，涉及将一幅图像分配到某个类别中。例如，在物体识别领域，我们可能需要将一幅图像分配到“猫”、“狗”或其他动物类别中。

**CNNs 的应用**

CNNs 是一种深度学习模型，特别适合于处理图像数据。它们通过使用多个卷积层和池化层来提取图像中的特征信息，从而实现图像分类的任务。

下面是 CNNs 的基本结构：

* **卷积层**：用于提取图像中的局部特征。
* **激活函数**：用于增加模型的非线性能力。
* **池化层**：用于降低图像的分辨率，从而减少参数的数量。

**PyTorch 中的 CNN 模型**

在 PyTorch 中，我们可以使用 `nn.Module` 来定义一个 CNN 模型。下面是简单的例子：

import torchimport torch.nn as nnclass Net(nn.Module):
 def __init__(self):
 super(Net, self).__init__()
 self.conv1 = nn.Conv2d(1,6, kernel_size=5)
 self.pool = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)
 self.conv2 = nn.Conv2d(6,16, kernel_size=5)
 self.fc1 = nn.Linear(16 *4 *4,120)
 self.fc2 = nn.Linear(120,84)
 self.fc3 = nn.Linear(84,10)

 def forward(self, x):
 x = self.pool(torch.relu(self.conv1(x)))
 x = self.pool(torch.relu(self.conv2(x)))
 x = x.view(-1,16 *4 *4)
 x = torch.relu(self.fc1(x))
 x = torch.relu(self.fc2(x))
 x = self.fc3(x)
 return x

import torchimport torchvisionimport torchvision.transforms as transformstransform = transforms.Compose([transforms.ToTensor(),
 transforms.Normalize((0.5,), (0.5,))])

trainset = torchvision.datasets.FashionMNIST(root='./data', train=True,
 download=True, transform=transform)
trainloader = torch.utils.data.DataLoader(trainset, batch_size=64,
 shuffle=True)

testset = torchvision.datasets.FashionMNIST(root='./data', train=False,
 download=True, transform=transform)
testloader = torch.utils.data.DataLoader(testset, batch_size=64,
 shuffle=False)

net = Net()
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = torch.optim.SGD(net.parameters(), lr=0.01, momentum=0.9)

for epoch in range(10): # loop over the dataset multiple times running_loss =0.0 for i, data in enumerate(trainloader,0):
 inputs, labels = data optimizer.zero_grad()
 outputs = net(inputs)
 loss = criterion(outputs, labels)
 loss.backward()
 optimizer.step()
 running_loss += loss.item()

 print('Epoch %d, Loss: %.3f' % (epoch+1, running_loss/(i+1)))