当前进展

接触深度学习和PyTorch框架有一段时间了，期间在 B站和CSDN和知乎等，看了很多相关内容，但一直是鸭子听雷，动手少，规划少，不动脑子。

现在的状态是，环境配置和网络框架都已经完备了。能够跑通基本的图像分类网络，但是还没有测试过自己的输入利用训练好的模型做分类和预测的实战。

写这个博客的目的，一是拢一拢知识体系，二是提醒自己进度要加快，不然，人都丢出去了。

我的理解----关于深度学习框架

这部分的目的是把思路写出来，促进思考养成习惯。如果有大佬路过看了博客发现问题，还请不吝赐教，也欢迎新手一起交流。

我的理解，深度学习，目的是为了训练一个包含权重的网络，这个网络的训练，输入一般是数据量很大的dataset，这些dataset的格式和数据加载模式可能会跟后面自己的数据不一致，后面再记录。

训练完的模型，有两种保存模式，一种是只包含网络，另一种是还包含参数的。官方有推荐版本，但我看到好几个模型，都不用推荐的方法。

拿到模型后，这时候需要自己

以上是7月26日的记录

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