ratio = 4 small_conv_arch = [(pair[0], pair[1] // ratio) for pair in conv_arch] net = vgg(small_conv_arch) lr, num_epochs, batch_size = 0.05, 10, 128 train_iter, test_iter = d2l.load_data_fashion_mnist(batch_size, resize=224) d2l.train_ch6(net, train_iter, test_iter, num_epochs, lr, d2l.try_gpu())

这段代码是一个使用VGG网络在Fashion-MNIST数据集上进行训练的示例。首先，它将给定的卷积结构(conv_arch)缩小了4倍(ratio=4)，得到了一个较小的卷积结构(small_conv_arch)。然后，它使用这个较小的卷积结构构造了一个VGG网络(net)。接着，它使用d2l.load_data_fashion_mnist函数加载Fashion-MNIST数据集，并指定了批量大小和图像大小。最后，它使用d2l.train_ch6函数对构造的VGG网络进行训练，并在训练和测试数据集上进行了评估。