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卷积层


查看每个数据

使用tensorboard查看
池化层

使用数据集进行训练

创建实例，使用tensorboard进行显示

最大池化保留了图片信息，神经网络训练的数据量大大减小，可以加快训练

非线性激活
非线性激活为神经网络加入了一些非线性的特质
inplace是否对原来的位置进行替换，等于false可以防止数据的丢失


以上是搭建网络的过程，接着创建网络


线性层





flatten将图片展平


sequential

对CIFAR10model结构



尺寸不变padding=2



搭建网络

验证网络

sequential使得代码更加简洁

计算图



损失函数与反向传播


需要浮点数



交叉熵