车牌识别实验，数据用CCPD数据集，画出并保存训练集和测试集的loss曲线，给出模型在测试集上的准确率。 如果train.py中nn.conv2d不使用padding，应如何修改模型的节点参数。

好的，关于你的第一个问题，车牌识别实验的具体实现过程需要依赖于具体的深度学习框架和代码实现。但是，我可以提供一些基本的思路。

首先，你需要准备好CCPD数据集，并将其分为训练集和测试集。然后，你需要根据具体的模型架构编写训练代码，并在训练过程中记录训练集和测试集的loss值，并将它们画出来保存。最后，在测试集上评估模型的准确率。

关于你的第二个问题，如果在train.py中nn.conv2d不使用padding，模型的节点参数应该如何修改呢？这涉及到卷积层的输入和输出大小计算，具体的修改方法如下：

假设原始的卷积层定义如下：

conv = nn.Conv2d(in_channels=3, out_channels=16, kernel_size=3, stride=1, padding=1)

其中，输入的通道数为3，输出的通道数为16，卷积核大小为3x3，步长为1，padding为1。

如果不使用padding，padding的值应该设为0，同时输出的大小会发生变化。假设输入的大小为(N, C, H, W)，卷积核大小为(K, K)，步长为S，输出的大小为(N, F, OH, OW)，那么输出的大小计算公式为：

OH = (H - K) / S + 1
OW = (W - K) / S + 1

对于上面的例子，输出的大小为(N, 16, H-2, W-2)，因为padding的值为1，所以在计算时需要将计算公式中的K减去2。

因此，修改后的卷积层定义如下：

conv = nn.Conv2d(in_channels=3, out_channels=16, kernel_size=3, stride=1, padding=0)

希望能够对你有所帮助！