代码实现resnet50训练cifar10数据集
时间: 2023-12-09 17:05:52 浏览: 150
自己实现的resnet18,使用pytorch 在数据集cifar10,miniimagenet跑
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这份代码实现了使用ResNet50模型对CIFAR-100数据集进行图像分类的训练。具体实现包括以下几个方面:
1. 使用PyTorch调用CIFAR-100数据集,首次训练自动下载;
2. 包含训练代码,调用ResNet50模型进行训练,使用交叉熵损失和SGD优化器;
3. 数据集的处理:调用torchvision里面封装好的数据集进行数据的训练,并且利用官方已经做好的数据集分类是数据集的划分大小。进行了一些简单的数据增强,分别是随机的随机剪切和随机的水平拉伸操作。
4. 参数设置:包括训练的次数、训练的批次大小、数据集的分类类别数量、模型训练时的学习率大小、保存模型权重的路径和保存xml文件的路径。
具体实现细节可以参考代码中的注释和引用、、。如果您想了解更多关于ResNet50模型和CIFAR-100数据集的知识,可以参考相关文献和资料。
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