基于AlexNet网络的CIFAR-100图像分类模型的代码

基于AlexNet的CIFAR-100图像分类模型是一种深度学习应用，它使用AlexNet（一种经典的卷积神经网络架构）对CIFAR-100数据集进行图像识别。以下是一个简单的PyTorch版本的AlexNet模型示例，用于CIFAR-100分类：

import torch
import torch.nn as nn
import torchvision.transforms as transforms

class AlexNet(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(AlexNet, self).__init__()
        self.features = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(3, 96, kernel_size=11, stride=4, padding=2),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2),
            nn.Conv2d(96, 256, kernel_size=5, padding=2),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2),
            nn.Conv2d(256, 384, kernel_size=3, padding=1),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.Conv2d(384, 384, kernel_size=3, padding=1),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.Conv2d(384, 256, kernel_size=3, padding=1),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2)
        )
        self.classifier = nn.Sequential(
            nn.Dropout(),
            nn.Linear(256 * 6 * 6, 4096),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.Dropout(),
            nn.Linear(4096, 4096),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.Linear(4096, 100)  # CIFAR-100的类别数
        )

    def forward(self, x):
        x = self.features(x)
        x = x.view(x.size(0), -1)
        x = self.classifier(x)
        return x

# 初始化模型
model = AlexNet()
# 预处理步骤（归一化、数据增强等）
transform = transforms.Compose([
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))
])

# 加载CIFAR-100数据集
train_dataset = torchvision.datasets.CIFAR100(root='./data', train=True, download=True, transform=transform)

这个例子只包含了模型定义和基本的数据预处理，实际训练过程中还需要设置优化器、损失函数，并通过`torch.utils.data.DataLoader`加载数据进行迭代训练。