使用pytorch2.0进行图像分类实战，CIFAR-10数据集和GPU/CPU兼容版本

本文详细介绍了使用pytorch2.0进行图像分类的实战案例，包括对CIFAR-10数据集的准备，卷积神经网络的构建，实现训练和测试，并讲述了模型的保存和加载。该模型使用了一个简单的卷积神经网络，包含两个卷积层和两个全连接层，使用ReLU激活函数和交叉熵损失函数，使用随机梯度下降优化器训练，可以在GPU和CPU上运行，并根据设备自动切换。本案例适合于深度学习爱好者和初学者，也可以用于项目实践。代码简洁易懂，方便二次开发。