pytorch 搭建 LeNet 网络对 CIFAR-10 图片分类

kaggle竞赛训练集cifar-10

这个项目是我在学习Pytorch的时候做的一个简单的CIFAR-10数据集的训练模型，里面每一步都有详细的注释介绍，很适合深度学习小白下载学习。其中包含我模型训练的代码，也包含模型测试的代码，大家可以修改参数进行测试。 1、train.py 是我训练模型的代码 2、nn_module.py 是我神经网络模型的代码 3、test.py 是我测试模型的代码 4、images 是我用来测试的图片 5、myModule_19.pth 是我训练20次后得到的模型

CIFAR-10 数据集包含 60,000 张 32x32 彩色图片，分为 10 个类别，每个类别 6,000 张。分为训练图片 50,000 张，测试图片 10,000 张。 该数据集分为 5 个训练 batch 和 1 个测试 batch，每个 batch 包含 10,000 张图片。测试 batch 包含从每个类中随机选择的 1000 张图片。剩余的图片以随机的顺序出现在 5 个续联 batch 中。由于是随机的，所以不同 batch 中包含的不同类别图片数目可能不相等。 下图是数据集包含的 10 个类别，以及随机选择的该类别的 10 张图片： 在这里插入图片描述 这些类别是完全互斥的，即一张图片只属于一个类别。

CIFAR-10-100(含png图)，TensorFlow中Kears实战用到的。

此文件是数据的输入读取环节，Copyright 2015 The TensorFlow Authors. All Rights Reserved. Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); you may not use this file except in compliance with the License. You may obtain a copy of the License at http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0 Unless required by applicable law or agreed to in writing, software distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS, WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.See the License for the specific language governing permissions and limitations under the License.

CIFAR-10 Dataset 是用于机器视觉领域的图像分类数据集，它有飞机、汽车、鸟类、猫、鹿、狗、青蛙、马、船和卡车共计 10 个类别的 60000 张彩色图像，尺寸均为 32*32，其包含 5 个训练批次和 1 个测试批次，每个批次有 10000 张图像。 该数据集由多伦多大学计算机科学系的 Alex Krizhevsky、Vinod Nair 和 Geoffrey Hinton 于 2009 年发布，相关论文有《Learning Multiple Layers of Features from Tiny Images》。

1.使用DenseNet神经网络实现对CIFAR-10数据集的训练 2.包含课程设计和源代码以及CIFAR-10数据集，可以直接用 3.希望可以帮到大家嘿嘿

用于图像分类的cifar-10数据集，该数据集共有 60000 张彩色图像，这些图像是32*32，分为“airplane”等10个类。

CIFAR-10 是一个图像数据集，包含 60000 张 32x32 分辨率的彩色图像，根据图像内容被分为 10 个类别，包括：airplane、automobile、bird、cat、deer、dog、frog、horse、ship、truck，每个类别有 6000 张图片，类别之间的交集为空。