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基于PyTorch的人工智能实训系统的设计与实现 摘要 目前，人工智能、机器学习、深度学习等新一代计算机技术频繁刷屏，获得了前所未有的关注热度。人工智能包含多个领域，如深度学习、图像识别、智能推荐等等。其中图像识别是人工智能学科中一个非常重要的基础领域。近几年，图像识别发展十分迅速，其应用范围也非常广泛，例如自动驾驶、医疗影像诊断、生物特征识别等都有它的身影。 本课题的内容是设计并实现一个基于PyTorch的人工智能实验系统，研究使用深度学习方法实现图像识别的问题。对于深度学习的研究者来说，研究神经网络的结构和配置是很重要的部分。本课题研究实现的系统通过一系列卷积神经网络的可视化技术帮助用户