入门深度学习至今已经一年了，趁着这个暑假参加了FlyAI举办的蘑菇分类竞赛，并侥幸取得了第5名，因此本文算是第一次正式参加机器学习类竞赛的浅薄经验分享帖，不足之处，欢迎指正。

 赛题介绍 

这里就不复制官方大段的赛事介绍了，只讲一下重点部分：给定一批图片，其中共有9种不同品种的蘑菇，希望你用机器学习的方法训练一个分类器，使得该分类器能够将不同种类的蘑菇区分开来。

 评估指标是准确率(Accuracy)，它定义为测试集中所有预测正确的样本数与实际总样本数之比。图片被划分为训练集和测试集两部分。和Kaggle等竞赛不同，这里我们是看不到测试数据的，并且只能看到训练集的很小部分数据。官方提供训练平台，并有免费算力发放，因此不需要担心显卡的问题。

baseline搭建

 官方已经定义好了数据的读取代码，并给出了基于PyTorch的baseline，所以并不需要我们从头去搭