2. 資料處理
datasets 是 torchvision 中的乙個包，可以用做載入影象資料。它可以以多執行緒（multi-thread）的形式從硬碟中讀取資料，使用 mini-batch 的形式，在網路訓練中向 gpu 輸送。
在使用cnn處理影象時，需要進行預處理。將被整理成
的大小，同時還將進行歸一化處理。torchvision 支援對輸入資料進行一些複雜的預處理/變換 （normalization, cropping, flipping, jittering 等）。具體可以參照 torchvision.tranforms 的官方文件說明。
3. 建立 vgg model
在這部分**中，對輸入的5個利用vgg模型進行**。
使用softmax對結果進行處理，隨後展示了識別結果。可以看到，識別結果是比較非常準確的。
4. 修改最後一層，凍結前面層的引數
把最後的 nn.linear 層由1000類，替換為2類，從而使用訓練好的模型。
設定 required_grad=false，從而在訓練中凍結前面層的引數
5. 訓練並測試全連線層
建立損失函式和優化器
訓練模型
測試模型
6. 視覺化模型**結果（主觀分析）
主觀分析就是把**的結果和相對應的測試影象輸出出來看看，一般有四種方式：
隨機檢視一些**正確的
隨機檢視一些**錯誤的
**正確，同時具有較大的probability的
**錯誤，同時具有較大的probability的
最不確定的，比如說**概率接近0.5的
有把解壓後的test挪到dogscats的test1檔案下
載入資料
測試模型
結果匯入檔案
未做任何修改，將最初結果上傳：
資料處理時，圖形縮放，再次進行檢測：
提高了訓練次數設定為3，再次進行檢測：
調整學習率為0.0001，再次進行檢測：
更改優化器sgd->adam，再次進行檢測：
努力進化中......
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