PyTorch 2.0图像分类实战教程，支持数据集及多平台运行（含GPU与CPU版本）

简介：
本教程深入讲解使用PyTorch 2.0进行图像分类的方法，涵盖数据处理、模型训练及评估，并提供跨平台的代码示例，兼容GPU和CPU。 本段落介绍了使用PyTorch 2.0进行图像分类的实际案例。该案例涵盖了数据集的准备、卷积神经网络的设计与构建、训练及测试过程，以及模型的保存和加载方法。具体而言，本案例采用了CIFAR-10数据集，包含10个类别的彩色图片，每个类别有6000张图像（其中5000张用于训练，剩余1000张用于验证）。网络架构为一个简单的卷积神经网络，包括两个卷积层和两个全连接层，并采用了ReLU激活函数及交叉熵损失函数。优化器方面，则选择了随机梯度下降法。 此外，该案例支持在GPU或CPU设备上运行，并能根据具体环境自动切换硬件配置以实现最优性能表现。对于初学者而言，这是一个很好的学习PyTorch深度学习框架的实践项目；同时它也适用于实际应用开发中作为基础模型进行二次改进和扩展使用。代码简洁清晰且易于修改与优化，便于进一步探索和完善。