本文主要是介绍GEE深度学习——使用卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）进行土地分类（PyTorch模式），希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
PyTorch
PyTorch是一个开源的深度学习框架，由Facebook于2016年发布。它提供了丰富的工具和库，用于构建和训练神经网络模型。
PyTorch的核心是动态计算图，它允许用户在运行时定义、修改和调试计算图，这使得模型开发变得非常灵活和直观。与静态计算图的框架相比，PyTorch使得调试和实验更加简单，因为用户可以在编写代码时直接查看变量和计算结果。
PyTorch提供了丰富的神经网络模块，例如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和变换器（Transformer）。这些模块可以轻松地组合和扩展，以构建复杂的深度学习模型。
PyTorch还提供了一套易于使用的自动求导工具，可以自动计算梯度并进行反向传播。这使得训练模型变得非常便捷，用户只需要关注定义模型的结构和前向传播的逻辑，而不需要手动计算梯度和更新参数。
此外，PyTorch还支持使用GPU进行加速计算，这对于处理大规模数据和复杂模型非常重要。用户可以简单地将张量（Tensor）移动到GPU上，并在上面执行计算。
PyTorch具有强大的社区支持，有许多开源项目和教程可供使用和参考。这使得学习和掌握PyTorch变得更加容易。
总的来说，PyTorch是一个功能强大、灵活且易于使用的深度学习框架，适用于从学术研究到实际应用的各种任务。它不仅提供了丰富的工具和库，还具有动态计算图和自动求导等特点，使得模型开发和训练变得更加高效和直观。
CNN方法
卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种深度学习方法，专门用于处理具有网格结构的数据，例如图像、视频和文本
这篇关于GEE深度学习——使用卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）进行土地分类（PyTorch模式）的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
