PyTorch-Playground是一个专注于使用PyTorch框架进行机器学习研究和实践的平台。它提供了丰富的基础预训练模型及常用数据集，如MNIST手写数字识别、SVHN街景门牌号图像识别以及CIFAR10小型图片分类等资源，旨在帮助开发者快速入门并深入探索深度学习领域。
这是为Pytorch初学者准备的游乐场，提供了流行数据集上的预定义模型支持。当前我们支持的数据集包括MNIST、SVHN、CIFAR10、CIFAR100 和 STL10；而可选的神经网络架构则涵盖AlexNet, VGG（如vgg16和vgg19，带或不带batch normalization）、ResNet系列（resnet18至resnet152）以及SqueezeNet版本v0与v1、Inception_v3等。这里展示了一个针对MNIST数据集的示例代码片段：
```python
import torch
from torch.autograd import Variable
model_raw, ds_fetcher = selector.select(mnist)
ds_val = ds_fetcher(batch_size=64) # 示例中可能需要根据实际情况调整batch size参数值。
```
这段代码会自动下载MNIST数据集和预先训练好的模型。
5星
