1.3 PyTorch实战入门：打造你的第一个图像分类项目
引言
在前两节中，我们学习了机器学习和深度学习的基础知识，包括神经网络、激活函数和损失函数等核心概念。现在，让我们动手实践，使用PyTorch框架构建一个完整的图像分类项目。通过本节的学习，你将掌握PyTorch的基本使用方法，并能够独立完成一个图像分类任务。
PyTorch简介
PyTorch是由Facebook AI Research开发的开源深度学习框架，因其动态计算图和易于使用的API而广受欢迎。相比其他深度学习框架，PyTorch具有以下优势：
- 动态计算图：更加灵活，便于调试
- Pythonic：与Python生态系统无缝集成
- 丰富的生态系统：大量的第三方库和工具
- 优秀的文档和社区支持
项目目标
我们将构建一个简单的图像分类器，用于识别CIFAR-10数据集中的10类图像：
- 飞机（airplane）
- 汽车（automobile）
- 鸟类（bird）
- 猫（cat）
- 鹿（deer）
- 狗（dog）
- 青蛙（frog）
- 马（horse）
