基于CIFAR10数据集，使用ResNet进行分类，写出pytorch的训练代码

最新推荐文章于 2024-08-10 08:33:30 发布

原创

最新推荐文章于 2024-08-10 08:33:30 发布 · 245 阅读

1 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#pytorch #分类 #深度学习 #机器学习 #人工智能

该博客展示了如何用PyTorch编写ResNet模型，以对CIFAR10数据集进行图像分类。通过定义卷积层、批量归一化和激活函数，构建了ResNet网络，并最后连接全连接层进行分类。

以下是使用PyTorch进行CIFAR10数据集上ResNet图像分类的代码示例：

```python import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim import torchvision import torchvision.transforms as transforms

定义ResNet模型

class ResNet(nn.Module): def init(self, num_classes=10): super(ResNet, self).init() self.conv1 = nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False) self.bn1 = nn.BatchNorm2d(64) self.layer1 = nn.Sequential( nn.Conv2d(64, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False), nn.BatchNorm2d(64), nn.ReLU(inplace=True), nn.Conv2d(64, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False), nn.BatchNorm2d(64), nn.ReLU(inplace=True) ) self.layer2 = nn.Sequential( nn.Conv2d(64, 128, kernel_size=3, stride=2, padding=1, bias=False), nn.BatchNorm2d(128), nn.ReLU(inplace=True), nn.Conv2d(128, 128, kernel_size=3, stride=1,