【源码】基于PyTorch框架的CIFAR100图像分类项目

项目简介

本项目基于PyTorch深度学习框架，专注于CIFAR100图像分类任务。项目中有一系列脚本，可用于数据处理、神经网络模型训练、学习率调整以及模型性能评估。同时，该项目考虑了非独立同分布（non-IID）数据的训练场景，致力于提升模型在分布式或联邦学习场景下的性能。

项目的主要特性和功能

1. 数据预处理：提供处理CIFAR100数据集的工具，涵盖数据加载、图像转换和分割。
2. 神经网络模型：支持使用resnet50模型进行图像分类。
3. 学习率调整：具备动态调整学习率的策略，借助学习率调度器助力模型更高效地收敛。
4. 模型训练与评估：包含训练和评估脚本，用于训练模型、保存最佳模型权重并评估性能。
5. 非IID数据处理：考虑非独立同分布数据的训练场景，提供处理该类数据集的机制。
6. TensorBoard集成：利用TensorBoard实现训练过程的可视化，便于监控和调试。

安装使用步骤

环境准备

• 安装Python和PyTorch。
• 安装必要的库，如torchvision、matplotlib等。

使用步骤

1. 项目源码文件已下载。
2. 可选步骤：配置数据集路径、模型保存路径等参数，按需进行配置。
3. 运行train.py脚本开始训练模型。
4. 使用test.py脚本测试训练好的模型。
5. 可使用TensorBoard可视化工具监控训练过程。

注意事项

• 确保数据集路径正确，且数据格式符合项目要求。
• 根据需要调整训练参数，如学习率、批次大小等。
• 使用非IID数据时，留意数据划分和预处理方式。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】