pytorch框架搭建AlextNet网络实例——实现图像的分类1、网络的搭建2、训练模型2.1、数据的获取2.2、训练模型方法2.3、测试模型方法2.4、保存模型方法2.2、画图方法3、调取保存好的模型进行验证 1、网络的搭建搭建ALextNet网络，这里我们采用和上一篇搭建DNN神经网络不同的方式，采用管道流的方式搭建。集体网络结构如下：卷积层5层： 第一层：
(0): Conv2d(3，
1.LeNet–早期成功的神经网络 LeNet 分为卷积层块和全连接层块两个部分，卷积层块⾥的基本单位是卷积层后接最⼤池化层。 使用卷积层来学习图片空间信息，通过池化层降低图片敏感度 使用全连接层来转换到类别空间。2.AlexNet是更大更深的LeNet，，AlexNet 包含 8 层变换，其中有五层卷积和两层全连接隐含层，以及⼀个全连接输出层 AlextNet 将 sigmoid 激活函数改成了
