1、项目要求： ?基于 pytorch 搭建神经网络分类模型识别花的种类，输入一张花的照片，输出显示最有可能的前八种花的名称和该种花的照片。 2、分三大步骤操作： 数据集预处理操作： 读取数据集数据 构建神经网络的数据集 1）数据增强：torchvision中transforms模块自带功能，将数据集中照片进行旋转、翻折、放大…得到更多的数据 2）数据预处理：torchvision中transforms也帮我们实现好了，直接调用即可 3）处理好的数据集保存在DataLoader模块中，可直接读取batch数据 网络模型训练操作： 迁移pytorch官网中models提供的resnet模型，torchvision中有很多经典网络架构，调用起来十分方便，并且可以用人家训练好的权重参数来继续训练，也就是所谓的迁移学习 选择GPU计算、选择训练哪些层、优化器设置、损失函数设置… 训练全连接层...... 详细介绍见：https://blog.csdn.net/zhaohaobingniu/article/details/119922606?spm=1001.2014.3001.5501