<prompt> Tekeleza hati ya Python inayotumia maktaba ya PyTorch kuunda mtandao wa neva wa kubadilisha CNN kwa uainishaji wa picha. Ifunze CNN kwenye mkusanyiko wa data unaopenda na ujaribu usahihi wake.  <response>: Ili kutekeleza hati ya Python inayotumia maktaba ya PyTorch kujenga mtandao wa neva wa kubadilisha CNN kwa uainishaji wa picha, tutatumia mkusanyiko wa data wa CIFAR-10. Seti hii ya data ina picha 60,000 za rangi 32x32 katika madarasa 10, na picha 6,000 kwa kila darasa. Kuna picha 50,000 za mafunzo na picha 10,000 za majaribio.Hapa kuna mfano wa jinsi unavyoweza kuunda CNN kwa kutumia PyTorch na kuifundisha kwenye hifadhidata ya CIFAR-10: chatukuagiza tochikuagiza tochivisionimport torchvision.transforms as transforms Pakia na urekebishe seti ya data ya CIFAR-10kubadilisha kubadilisha.Tunga transforms.RandomHorizontalFlip, inabadilisha.RandomCrop32, padding4, inabadilisha.ToTensor, hubadilisha.Sawazisha0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5trainset torchvision.datasets.CIFAR10mizizi.data, treniKweli, pakuaKweli, badilishabadilishatrainloader torch.utils.data.DataLoaderseti ya treni, batch_size100, changanyaKweli, idadi_wafanyakazi2testset torchvision.datasets.CIFAR10mizizi.data, treniUongo, pakuaKweli, badilishabadilishatestloader torch.utils.data.DataLoadertestset, batch_size100, changanyaSi kweli, idadi_ya_wafanyakazi2madarasa ndege, gari, ndege, paka, kulungu, mbwa, chura, farasi, meli, lori Bainisha usanifu wa CNNagiza tochi.nn kama nnagiza tochi.nn.inafanya kazi kama Fclass Netnn.Module: def __init__binafsi: superNet, self.__init__ self.conv1 nn.Conv2d3, 6, 5 self.pool nn.MaxPool2d2, 2 self.conv2 nn.Conv2d6, 16, 5 self.fc1 nn.Linear16 5 5, 120 self.fc2 nn.Linear120, 84 self.fc3 nn.Linear84, 10 def mbele binafsi, x: x self.poolF.reluself.conv1x x self.poolF.reluself.conv2x x x.view-1, 16 5 5 x F.reluself.fc1x x F.reluself.fc2x x binafsi.fc3x kurudi xwavu Net Fafanua kazi ya upotezaji na kiboreshajiagiza tochi.optim kama borakigezo nn.CrossEntropyLossoptimizer optim.SGDnet.parameters, lr0.001, kasi0.9 Funza CNNkwa epoch in range10: kitanzi juu ya seti ya data mara nyingi kukimbia_kupoteza 0.0 kwa i, data katika enumeratetrainloader, 0: pembejeo, lebo data optimizer.zero_grad matokeo wavupembejeo hasara kigezo matokeo, lebo hasara.nyuma optimizer.step running_loss loss.item chapafEpoch epoch 1, Hasara: running_loss i 1chapa Mafunzo Yaliyokamilika Pima usahihi wa CNN iliyofunzwasahihi 0jumla 0na torch.no_grad: kwa data kwenye testloader: picha, lebo data matokeo wavupicha _, iliyotabiriwa tochi.maxoutputs.data, 1 jumla labels.size0 sahihi iliyotabiriwa lebo.jumla.kipengeeprintf Usahihi wa mtandao kwenye picha 10000 za majaribio: 100 sahihi jumlaHati hii inafafanua usanifu rahisi wa CNN, huifunza kwa nyakati 10 kwa kutumia mteremko wa kushuka kwa kasi kwa kasi, na kisha hujaribu usahihi wake kwenye mkusanyiko wa majaribio wa CIFAR-10. Unaweza kurekebisha usanifu, vigezo vya mafunzo, au seti ya data ili kukidhi mahitaji yako.Kumbuka kwamba huu ni mfano tu na huenda usitoe utendakazi wa hali ya juu. Kwa matokeo bora zaidi, unaweza kutaka kutumia usanifu wa hali ya juu zaidi kama vile ResNet au DenseNet na utumie mbinu kama vile kuongeza data, kuratibu viwango vya kujifunza na kuoza. 