cifar10数据集下载pytorch

时间: 2023-11-01 11:08:27 浏览: 57
你可以使用PyTorch的内置函数来下载CIFAR-10数据集。以下是一个示例代码: ```python import torchvision import torchvision.transforms as transforms # 定义数据预处理 transform = transforms.Compose( [transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))]) # 下载训练集 trainset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=True, download=True, transform=transform) # 下载测试集 testset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=False, download=True, transform=transform) ``` 这将在当前目录下创建一个名为"data"的文件夹,并将CIFAR-10数据集下载到其中。训练集和测试集将被分别存储在`trainset`和`testset`中,你可以根据需要使用它们进行模型训练或测试。
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cifar10数据集pytorch

cifar10数据集是一个包含60000张32x32大小的彩色图片的数据集,其中有10个不同的类别,每个类别有6000张图片。这个数据集通常用于图像识别和分类任务的训练和评估。在PyTorch中,可以使用torchvision库轻松地加载和处理cifar10数据集。首先,需要导入torchvision库并从torchvision.datasets中导入CIFAR10类。然后,可以使用CIFAR10类的构造函数来加载训练集和测试集,同时可以指定一些预处理操作,例如变换和数据增强。加载后的数据集是一个torch.utils.data.Dataset对象,可以通过torch.utils.data.DataLoader类构建一个数据加载器,用于将数据集的样本划分为小批量并进行随机打乱。接下来,就可以将数据加载器传递给模型进行训练或评估了。另外,在PyTorch中也可以通过torchvision.transforms库对图像进行一些常见的预处理操作,比如裁剪、缩放、旋转、翻转和标准化等。这些预处理操作可以很方便地应用到cifar10数据集的加载过程中,有助于提升模型的性能和泛化能力。总之,PyTorch提供了丰富的工具和库,使得cifar10数据集的处理和使用变得非常简单和高效。

基于googlenet的cifar10数据集用pytorch 并用正则化技术

好的,我会为您解答这个问题。 基于GoogLeNet的CIFAR-10数据集的PyTorch实现可以分为以下几个步骤: 1. 导入所需的PyTorch库和CIFAR-10数据集。您可以使用PyTorch内置的CIFAR-10数据集,也可以从网上下载。 ```python import torch import torchvision import torchvision.transforms as transforms transform_train = transforms.Compose([ transforms.RandomCrop(32, padding=4), transforms.RandomHorizontalFlip(), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5)) ]) transform_test = transforms.Compose([ transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5)) ]) trainset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=True, download=True, transform=transform_train) trainloader = torch.utils.data.DataLoader(trainset, batch_size=128, shuffle=True, num_workers=2) testset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=False, download=True, transform=transform_test) testloader = torch.utils.data.DataLoader(testset, batch_size=128, shuffle=False, num_workers=2) ``` 2. 定义GoogLeNet模型。这里我们使用PyTorch内置的GoogLeNet模型,也可以自己定义。 ```python import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F from torchvision.models import googlenet net = googlenet(pretrained=False) net.fc = nn.Linear(1024, 10) ``` 3. 定义损失函数和优化器。这里我们使用交叉熵损失函数和带正则化的随机梯度下降法。 ```python import torch.optim as optim criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9, weight_decay=5e-4) ``` 4. 进行训练和测试。 ```python device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") net.to(device) for epoch in range(20): # 训练20个epoch running_loss = 0.0 for i, data in enumerate(trainloader, 0): inputs, labels = data[0].to(device), data[1].to(device) optimizer.zero_grad() outputs = net(inputs) loss = criterion(outputs, labels) loss.backward() optimizer.step() running_loss += loss.item() if i % 100 == 99: # 每100个batch打印一次loss print('[%d, %5d] loss: %.3f' % (epoch + 1, i + 1, running_loss / 100)) running_loss = 0.0 # 测试模型 correct = 0 total = 0 with torch.no_grad(): for data in testloader: images, labels = data[0].to(device), data[1].to(device) outputs = net(images) _, predicted = torch.max(outputs.data, 1) total += labels.size(0) correct += (predicted == labels).sum().item() print('Accuracy of the network on the 10000 test images: %d %%' % ( 100 * correct / total)) ``` 在上述代码中,我们使用了随机梯度下降法作为优化器,并设置了weight_decay参数为5e-4,这是一种正则化技术。在训练过程中,每个epoch结束后,我们使用测试集测试模型的准确率。

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