
384 Глава 12
... ax.set_xticks([]); ax.set_yticks([])
... ax.imshow(image, cmap='gray_r')
... ax.set_title(f'{label}', size=15)
>>> plt.show()
На этом мы завершаем изучение способов создания наборов данных и управления ими,
а также извлечения наборов данных из библиотеки
torchvision.datasets
и переходим
к созданию нейросетевых моделей в PyTorch.
12.4. Построение нейросетевой модели
в PyTorch
До сих пор в этой главе мы рассказывали об основных служебных компонентах
PyTorch, предназначенных для оперирования тензорами и организации данных в фор-
маты, которые применяются во время обучения. В этом разделе мы наконец реализуем