【源码】基于PyTorch框架的CIFAR10图像分类模型库

项目简介

本项目是基于PyTorch框架的图像分类模型库，聚焦于CIFAR-10数据集上的图像分类任务。项目集成多种流行的卷积神经网络（CNN）模型，如VGG、ResNet、MobileNet、GoogLeNet、DenseNet等，并借助NNI（Neural Network Intelligence）框架进行超参数调优，以获得最佳模型配置。

项目的主要特性和功能

1. 多模型支持：集成VGG、ResNet等多种流行CNN模型，用户可按需选择训练和评估。
2. 超参数调优：利用NNI框架调优超参数，提升模型分类准确率。
3. CIFAR-10数据集：所有模型在包含60000张32x32彩色图像、分为10个类别的CIFAR-10数据集上初次训练。
4. 训练与测试：提供完整训练和测试代码，方便用户进行模型训练和验证。
5. 结果可视化：训练结果以图表形式可视化，便于分析模型性能。

安装使用步骤

环境准备

• 确保安装Python 3.5及以上版本。
• 安装PyTorch和torchvision，根据Python和CUDA版本选合适安装包。例如Python 3.5和CUDA 8.0，使用以下命令安装： bash python3 -m pip install http://download.pytorch.org/whl/cu80/torch-0.4.1-cp35-cp35m-linux_x86_64.whl python3 -m pip install torchvision

下载源码

从项目提供的链接下载项目的源码文件。

配置文件设置

根据需求修改配置文件config.yaml，设置训练参数、模型选择、优化器等。

运行训练

使用以下命令启动训练： bash python3 main.py

结果分析

训练完成后，结果自动保存并生成可视化图表，可通过图表分析模型性能。

模型应用

验证模型有效性后，可将模型应用于自己的数据集进行训练和评估。

注意：本项目模型训练需GPU支持，确保机器安装支持CUDA的NVIDIA显卡。若无，可在CPU运行，但训练时间会显著增加。

下载地址

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