totensor和一些其他的

compose组件
transforms.ToTensor()就是将pil图像或者numpy数据转为tensor,
并且高度,宽度,深度,在0-255之间的值,转为通道,高度,宽度,在0-1之间的值。

然后normalize就是对上面的tensor变量标准化。

输出=( 原始输入减去均值)/ 标准差
这里的shuffle=true就是将batch里的数据随机打乱,一般都是true
train=True就是导入的是训练集的图
num_workers=0在Windows下为0

这里的iter()就是将测试集的数据转化为一个可以迭代的迭代器,
转化为迭代器后就可以用 .next()方法一次获取一批数据,包含图片和图片对应的标签
这里.Adam(net.parameters(),lr=0.001),,net.parameters()的意思是训练net的所有参数
【推荐】国内首个AI IDE,深度理解中文开发场景,立即下载体验Trae
【推荐】编程新体验,更懂你的AI,立即体验豆包MarsCode编程助手
【推荐】抖音旗下AI助手豆包,你的智能百科全书,全免费不限次数
【推荐】轻量又高性能的 SSH 工具 IShell:AI 加持,快人一步
· Ollama——大语言模型本地部署的极速利器
· 使用C#创建一个MCP客户端
· 分享一个免费、快速、无限量使用的满血 DeepSeek R1 模型,支持深度思考和联网搜索!
· ollama系列1:轻松3步本地部署deepseek,普通电脑可用
· 按钮权限的设计及实现