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())如何修改代码中的参数，使得速度更快，准确率达到90%以上

要使得速度更快，可以考虑以下几个方面：

1. 减小batch size：可以将batch size减小，以减少每个批次的计算量，从而提高速度。但是，过小的batch size也可能会影响模型的收敛效果。

2. 减小网络深度：可以考虑减少网络层数或每层的通道数，以减少模型的计算量，从而提高速度。但是，网络深度过小也可能会影响模型的表现。

3. 减小图像尺寸：可以将图像尺寸减小，以减少每个图像的计算量，从而提高速度。但是，过小的图像尺寸也可能会影响模型的表现。

要使得准确率达到90%以上，可以考虑以下几个方面：

1. 调整学习率：可以尝试不同的学习率，以达到更好的收敛效果。可以使用学习率调整策略，比如学习率衰减或动态调整学习率。

2. 增加训练轮数：可以增加训练轮数，以让模型更充分地学习数据集中的特征。

3. 数据增强：可以使用更多的数据增强技术，以增加训练数据量和多样性，从而提高模型的泛化能力。

4. 调整网络结构：可以尝试不同的网络结构，比如增加卷积层或全连接层等，以提高模型的表现。

5. 使用预训练模型：可以使用在ImageNet等大型数据集上预训练好的模型，再在CIFAR10数据集上进行微调，以提高模型的表现。

具体地，您可以尝试以下方法来修改代码中的参数：

1. 减小batch size：将batch_size调整为32或16。

2. 减小网络深度：可以尝试减少一些卷积层或每层的通道数，比如将第一层卷积核的数量调整为32，第二层卷积核的数量调整为96。

3. 减小图像尺寸：将resize参数调整为24或16。

4. 调整学习率：将lr调整为0.1或0.001，可以尝试使用学习率衰减或动态调整学习率的方法。

5. 增加训练轮数：将num_epochs调整为200或300。

6. 使用更多的数据增强技术，比如随机旋转、裁剪、翻转等。

7. 调整网络结构：可以尝试增加一些卷积层或全连接层，比如增加一层卷积层或全连接层。

8. 使用预训练模型：可以使用在ImageNet等大型数据集上预训练好的模型，再在CIFAR10数据集上进行微调。