仿照MNIST手写体数字识别，用Pytorch框架实现卷积神经网络对CIFAR-10进行分类实验

在PyTorch框架下，仿照MNIST手写体数字识别来处理更复杂的CIFAR-10数据集是一个常见的深度学习任务。CIFAR-10包含了60000张32x32彩色图像，分为10个类别，这比MNIST更具挑战性，因为图像分辨率更高、颜色更多且类别也增加了。

首先，我们需要导入必要的库并加载CIFAR-10数据集：

import torch
import torchvision
from torchvision import transforms

transform = transforms.Compose(
    [transforms.ToTensor(),
     transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))])

train_dataset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=True,
                                        download=True, transform=transform)
test_dataset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=False,
                                       download=True, transform=transform)

train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=128,
                                          shuffle=True, num_workers=2)
test_loader = torch.utils.data.DataLoader(test_dataset, batch_size=128,
                                         shuffle=False, num_workers=2)

接着，我们可以定义一个基于ResNet或VGG这样的卷积神经网络模型，用于图像分类：

import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F

class ConvNet(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(ConvNet, self).__init__()
        # ... 定义卷积层、池化层、全连接层等

    def forward(self, x):
        # ... 定义前向传播过程

# 实例化模型
model = ConvNet()

然后进行训练：

device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
model.to(device)

criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)

for epoch in range(num_epochs):  # 更改num_epochs为你想要的迭代次数
    for images, labels in train_loader:
        images, labels = images.to(device), labels.to(device)
        
        optimizer.zero_grad()
        outputs = model(images)
        loss = criterion(outputs, labels)
        loss.backward()
        optimizer.step()

    # 记录并展示训练信息
    # ...
    
# 测试模型
model.eval()
with torch.no_grad():
    correct = 0
    total = 0
    for images, labels in test_loader:
        images, labels = images.to(device), labels.to(device)
        outputs = model(images)
        _, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
        total += labels.size(0)
        correct += (predicted == labels).sum().item()

print(f"测试准确率: {correct / total}")

在这个过程中，你可以调整网络结构、优化器参数以及训练策略来优化性能。