如何在easydl上使用sifar-10数据集

EasyDL是百度飞桨的一个模型库，它简化了深度学习模型的开发过程。SIFAR-10是一个经典的数据集，用于图像分类任务，包含10个类别的小飞机图片。

要在EasyDL上使用SIFAR-10数据集，你可以按照以下步骤操作：

1. **安装依赖**:
首先需要安装飞桨基础库 paddlepaddle 和 EasyDL。可以使用pip命令进行安装：

   pip install paddlepaddle easydl

2. **导入库并加载数据集**:
导入所需的模块，并通过EasyDL内置的`get_dataset`函数获取SIFAR-10数据集：

   import paddlex as pdx

   train_data = pdx.datasets.SIFAR10(mode='train')
   eval_data = pdx.datasets.SIFAR10(mode='test')

3. **预处理数据**:
对数据进行必要的预处理，比如归一化、随机裁剪等。这通常在创建`transforms`对象之后应用到训练集和验证集上：

   transform = None # 根据需求定制你的transform
   train_transforms = transform.pipeline()
   eval_transforms = transform.pipeline()

   train_dataset = train_data.map(transforms=train_transforms)
   eval_dataset = eval_data.map(transforms=eval_transforms)

4. **构建模型**:
使用EasyDL提供的预训练模型，如ResNet、MobileNet等，或者自定义网络结构：

   model = pdx.cls.models.MobileNetV2(num_classes=10)  # 10代表SIFAR-10有10个类别

5. **训练和评估模型**:
定义损失函数、优化器以及训练策略，然后开始训练：

   config = dict(
       num_epochs=10,
       batch_size=128,
       learning_rate=0.001,
       use_gpu=True if paddle.device.cuda.is_available() else False
   )
   
   model.train(train_dataset, eval_dataset, config=config)

6. **保存和使用模型**:
训练完成后，可以将模型保存以便后续使用：

   model.save('sifartest_model')

完成上述步骤后，你就可以在EasyDL上基于SIFAR-10数据集训练一个模型了。