请细说动手学深度学习7.1节的程序在做什么？

动手学深度学习7.1节的程序实现了一个基于卷积神经网络的图像分类模型，用于对CIFAR-10数据集中的图像进行分类，将其分为10个类别。具体来说，程序主要分为以下几个部分：

1. 数据预处理：程序首先对CIFAR-10数据集进行了预处理，包括随机裁剪、标准化和随机水平翻转等操作，以增强数据集的多样性和鲁棒性。

2. 模型定义：程序定义了一个包含多个卷积层、池化层和全连接层的卷积神经网络模型。其中，卷积层通过一系列卷积运算提取图像的特征，池化层通过降低特征图的空间分辨率减少参数数量，全连接层通过将特征图展平并添加一些线性变换实现分类任务。

3. 模型训练：程序使用随机梯度下降（SGD）算法对模型进行训练。训练过程中，程序通过反向传播算法计算损失函数关于模型参数的梯度，并使用梯度下降更新模型参数。同时，程序使用Dropout技术和Batch Normalization技术防止过拟合并加快收敛。

4. 模型评估：程序使用测试数据集对训练好的模型进行评估。评估结果包括模型的准确率和损失函数值。

总的来说，动手学深度学习7.1节的程序实现了一个基于卷积神经网络的图像分类模型，通过对CIFAR-10数据集的预处理、模型定义、模型训练和模型评估等步骤实现了对图像的分类任务。