HiddenLayer可视化CNN训练过程

#神经网络训练过程可视化--以手写体数字识别卷积神经网络为例
import torch
import torch.nn as nn
import torchvision
import torchvision.utils as vutils
from torch.optim import SGD
import torch.utils.data as Data
from sklearn.metrics import accuracy_score
import matplotlib.pyplot as plt

#数据集加载 和预处理
train_data=torchvision.datasets.MNIST(
    root="Data",
    train=True,
    #将数据转化为torch使用的张量 取值范围为【0，1】
    transform=torchvision.transforms.ToTensor(),
    # download=True,
    download=False,
)
train_loader=Data.DataLoader(
    dataset=train_data,
    batch_size=128,
    shuffle=True,
    num_workers=0,
)
test_data=torchvision.datasets.MNIST(
    root="Data",
    train=False,
    # download=True,
    download=False,
)
#测试集数据test_data.data
test_data_x=test_data.data.type(torch.FloatTensor)/255.0#转化为张量并规范化,取值范围缩放到【0，1】区间
#增加一个通道维度
test_data_x=torch.unsqueeze<