使用PyTorch进行CIFAR-10数据集分类
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简介：
本项目利用深度学习框架PyTorch对CIFAR-10图像数据集进行分类任务，通过设计神经网络模型实现高精度识别。
步骤如下：1. 使用torchvision加载并预处理CIFAR-10数据集；2. 定义网络；3. 定义损失函数和优化器；4. 训练网络并更新网络参数；5. 测试网络。
运行环境：Windows + Python 3.6.3 + PyCharm + PyTorch 0.3.0
导入所需库：
```python
import torchvision as tv
import torchvision.transforms as transforms
import torch as t
from torchvision.transforms import ToPILImage
show = ToPILImage() # 将Tensor转成Image
```
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