import torch from torch import nn import d2l net = nn.Sequential( nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1), nn.ReLU(), nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2), nn.Conv2d(64, 192, kernel_size=3, stride=1, padding=1), nn.ReLU(), nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2), nn.Conv2d(192, 384, kernel_size=3, padding=1), nn.ReLU(), nn.Conv2d(384, 256, kernel_size=3, padding=1), nn.ReLU(), nn.Conv2d(256, 256, kernel_size=3, padding=1), nn.ReLU(), nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2), nn.Flatten(), nn.Linear(4096, 4096), nn.ReLU(), nn.Dropout(p=0.5), nn.Linear(4096, 4096), nn.ReLU(), nn.Dropout(p=0.5), nn.Linear(4096, 10) ) X = torch.randn((1, 3, 32, 32), dtype=torch.float32) for layer in net: X = layer(X) print(layer.__class__.__name__, 'output shape:\t', X.shape) batch_size = 64 train_iter, test_iter = d2l.load_data_cifar10(batch_size, resize=32) lr, num_epochs = 0.01, 100 d2l.train_ch6(net, train_iter, test_iter, num_epochs, lr, d2l.try_gpu())，如何修改代码，提高test acc的准确率

有多种方法可以尝试提高测试准确率，以下是一些常用的方法：

1. 数据增强：可以通过随机裁剪、水平反转、色彩抖动等方式增加训练数据的多样性，从而提高模型的泛化性能。

2. 学习率调整：可以在训练过程中动态调整学习率，例如使用学习率衰减或者余弦退火等策略，使模型更加稳定地收敛。

3. 正则化：可以通过L1、L2正则化、Dropout等方式减少过拟合，提高模型的泛化性能。

4. 模型结构调整：可以增加或减少卷积层、全连接层的数量，改变卷积核的大小等，来调整模型的复杂度和层次结构，从而提高模型的性能。

针对当前的代码，可以考虑以下几个方面来提高测试准确率：

1. 增加数据增强的方式，例如随机裁剪、水平反转、色彩抖动等。

2. 调整学习率的策略，例如使用学习率衰减或者余弦退火等。

3. 增加正则化的方式，例如L2正则化或Dropout等。

4. 尝试调整网络结构，例如增加卷积层或全连接层的数量，改变卷积核的大小等。