深度学习训练营打卡记录——W3_P3

• 🍨本文为🔗365天深度学习训练营中的学习记录博客
• 🍖原作者：K同学啊
• 🍩 编译器：Google Colab

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Pytorch实现天气识别

Ⅰ、代码运行截图

一、前期准备

1. 设置GPU

2. 导入数据

3. 划分数据集

二、构建简单的CNN网络

三、训练模型

1. 设置超参数

2. 编写训练函数

3. 编写测试函数

4. 正式训练

四、结果可视化

Ⅱ、个人总结感想

本次实践主要卡在了导入数据部分，由于本人使用的是Google Colab编译平台，而data文件夹却只是放置在本地却并未上传到Google云端硬盘上，导致无法识别文件夹路径。幸而在AI的帮助下发现问题，将data文件夹上传到云端硬盘上并对代码进行简单修改，成功进行了本次实践。

本次实践让我积累了处理文件导入问题的经验，但遗憾的是，本周由于时间安排问题暂未按原计划启动《动手学深度学习》教程的同步学习。暂定下周暂停一次项目实践，以开启教程同步学习，尽快弄懂理论细节。