论文: Deep Residual Learning for Image Recognition 网络结构图:     import torch.nn as nnimport mathdef conv3x3(in_planes, out_planes, stride=1):return nn.Conv2d(in_planes, out_planes, kernel_size

目录 摘要 新建项目 导入所需要的库 设置全局参数 图像预处理 读取数据 设置模型 设置训练和验证 完整代码 摘要 我们这次运用经典的图像分类模型VGG16，实现对植物幼苗的分类，数据集链接：https://pan.baidu.com/s/1JIczDc7VP-PMBnF71302dA 提取码：rqne ，共有12个类别。下面展示图片的样例。 大部分的图像是位深度为

训练模板 在毕业之前，决定整理一下手头的代码，自己做1D-CNN这吗久，打算开源一下自己使用的1D-CNN的代码，包括用随机数生成一个模拟的数据集，到自己写的一个比较好的适合入门的基础训练模板，以及自己复现的所有1D-CNN经典模型进行开源，代码已经上传到了GitHub上，接下来我逐个文件进行讲解。由于写的过于详细导致，写完了之后发现最后写了1万9000多字，都超过我本科论文字数了。如果有问题或

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【情节回顾】 因为实验需求，昨天晚上在实验室花了一点时间在Anaconda中安装Pytroch，恩恩，怀着满腔热情，抱着不破楼兰终不还的决心开始了我安装pytroch的慢慢征程。 首先，我网上粗略的看了下别人写的攻略，然后选了一篇比较好的教程来安装（教程链接） 然后，我就按照上面的教程开始我的操作，第一步看了他有个清华开源的镜像，说什么把这四句命令输入到Anaconda prompt中可以加