Python 深度学习导入的一些包的说明
Python 深度学习导入的一些包的说明
这段代码导入了一些Python库和模块，并定义了一些数据转换操作。
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from future import print_function, division：这是一个Python 2和Python 3兼容性的导入语句。它确保在Python 2中使用Python 3的print函数和除法运算符行为。
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import torch：导入PyTorch库，用于构建和训练神经网络。
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import torch.nn as nn：导入PyTorch中的nn模块，用于定义神经网络的各种层。
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import torch.optim as optim：导入PyTorch中的优化器模块，用于优化神经网络的参数。
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from torch.optim import lr_scheduler：从PyTorch的优化器模块中导入学习率调度器，用于动态地调整学习率。
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import numpy as np：导入NumPy库，用于处理数值和数组操作。
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import torchvision：导入torchvision库，它是PyTorch的辅助库，提供了一些计算机视觉任务中常用的数据集、模型和转换操作。
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from torchvision import datasets, models, transforms：从torchvision库中导入数据集、模型和数据转换操作。
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import matplotlib.pyplot as plt：导入matplotlib库，用于绘制图形和可视化数据。