PyTorch 深度学习和图神经网络

（卷1）/基础知识 （卷2）/开发应用
李金洪 著

第二篇 基础——神经网络的监督训练与无监督训练

第6章 实例5：识别黑白图中的服装图案


6.1 熟悉样本：了解Fashion-MNIST数据集

6.1.1 Fashion-MNIST的起源（Page102）
6.1.2 Fashion-MNIST的结构（Page102）
6.1.3 手动下载Fashion-MNIST数据集（Page103）
6.1.4 代码实现：自动下载Fashion-MNIST数据集（Page103）
6.1.5 代码实现：读取及显示Fashion-MNIST中的数据（Page104）

6.4 加载模型，并用其进行预测（Page111）

6.5 评估模型（Page112）

6.2 制作批次数据集

6.2.1 数据集封装类（Page105）
6.2.2代码实现： 按批次封装Fshion-MNIST数据集（Page106）
6.2.3代码实现： 读取批次数据集（ Page107）		 6.6 扩展：多显卡并行训练

6.6.1 代码实现：多显卡训练（Page113， 114）
6.6.2 多显卡训练过程中，保存与读取模型文件的注意事项（Page115）
6.6.3 在切换设备环境时，保存与读取模型文件的注意事项（Page116）
6.6.4 处理显存残留问题（Page116 ， 117）

6.3 构建并训练模型

6.3.1 代码实现：第一模型类（Page108,109）
6.3.2 代码实现： 第一损失的计算方法（Page110）
6.3.3 代码实现： 训练模型（Page110）
6.3.4 代码实现： 保存模型（Page111）

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