本文参加新星计划人工智能(Pytorch)赛道：https://bbs.csdn.net/topics/613989052 目录 3.3.1.数据 3.3.2模型 舍友最近养了只猫咪，看起来很好看，但是你绝对想不到它拉的shi巨臭啊，哈哈哈哈，就很离谱。刚好最近在学习Pytorch，心血来潮，就用Pytorch来做个喵咪识别模型并，于是就有了本篇博文。 2.1问题阐述 现一共有 259 张图片，总体分为两类： 有猫咪类 无猫咪类 2.2猫咪图片识别原理 3.1PyTorch介绍 PyTorch 是一个开源的深度学习框架，它的底层基于 Torch ，但实现与运用全部由 python 来完成。该框架主要用于人工智能领域的科学研究与应用开发。 3.2PyTorch 构建模型的五要素 1.数据：包括数据读取，数据清洗，进行数据划分和数据预处理。 2.模型：包括构建模型模块，组织复杂网络，初始化网络参数，定义网络层。 3.损失函数：包括创建损失函数，设置损失函数超参数，要根据不同任务选择合适的损失函数。 4.优化器：包括根据梯度使用某种优化器更新参数，管理模型参数，调整学习率。...
