最近想深入学习深度学习的朋友看过来！今天分享一个有趣的项目——使用PyTorch搭建一个针对CIFAR10数据集的卷积神经网络（CNN）。🎉 CIFAR10是一个包含60,000张32×32彩色图像的数据集，分为10类，非常适合用来训练基础的CNN模型。

首先，我们需要导入必要的库和加载数据：

```python

import torch

from torchvision import datasets, transforms

```

接着，定义CNN模型结构，比如两层卷积层+池化层组合，最后接全连接层输出分类结果。💡

```python

class Net(torch.nn.Module):

def __init__(self):

super(Net, self).__init__()

定义卷积层与池化层

self.conv1 = torch.nn.Conv2d(3, 6, 5)

self.pool = torch.nn.MaxPool2d(2, 2)

self.conv2 = torch.nn.Conv2d(6, 16, 5)

self.fc1 = torch.nn.Linear(16 5 5, 120)

self.fc2 = torch.nn.Linear(120, 84)

self.fc3 = torch.nn.Linear(84, 10)

```

训练过程中记得设置好损失函数（CrossEntropyLoss）和优化器（Adam），然后通过`model.fit()`逐步迭代更新权重，最终实现对CIFAR10数据集的良好分类效果。🎯

通过这个小项目，不仅能加深对PyTorch框架的理解，还能直观感受CNN在图像识别中的强大能力！💪

深度学习 PyTorch CIFAR10