机器视觉第四次作业
一、整体思路
1、目标：训练将不同图像进行分类的神经网络分类器, 对输入的图片进行
判别并完成分类.本次作业采用 pytorch 进行训练，数据集选用 CIFAR10
数据集。
2、CIFAR10 数据集介绍：
CIFAR10 数据集与 MNIST 都是⼊门级数据集， 该数据集共有 60000
张彩⾊图像，这些图像是 32*32，分为 10 个类，每类 6000 张图。 这⾥
⾯有 50000 张⽤于训练，构成了 5 个训练批，每⼀批 10000 张图；另外
10000⽤于测试
3、基于 pytorch 训练分类器的步骤进行图像分类一般分为五步：
(1)、使用 torchvision 下载 CIFAR10 数据集.
(2)、定义卷积神经网络
(3)、定义损失函数与优化器
(4)、在训练集上训练模型
(5)、在测试集上测试模型
二、具体实现
1、使用 torchvision 下载 CIFAR10 数据集并对图片进行调整
