PyTorch图片分类：CIFAR-10 目录 1.注意 基于PyTorch的CIFAR-10图像分类。 CNN模型是ResNet-18。 该存储库受PyTorch模板项目[1]和带有PyTorch的Train CIFAR10 [2]的启发。 但是，该存储库已与PyTorch模板项目分离，以便集中精力快速研究和开发高级功能，而无需考虑向后兼容性。 特别是，与PyTorch模板项目不同，您可以使用dataloader /轻松处理自己的数据集。 我建议您应忽略带有八字体＃的注释说明。 修改日期：2021年3月31日。 2.总结开发环境 操作系统（OS）：Ubuntu MATE 18.04.3 LTS（Bionic） 图形处理单元（GPU）：NVIDIA TITAN Xp，1ea GPU驱动程序：Nvidia-450.102.04 CUDA工具包：CUDA 10.2 cuDNN

半监督学习 楷模 梯形图网络（带有自动编码器） 临时集合（与CNN） 锐化的临时合奏（带有CNN）（基于临时合奏） 卑鄙的老师（与CNN） MixMatch（带有CNN） 结果 在results.xlsx查看results.xlsx

使用Pytorch实现NIN 本文在网络中非官方实施 0.开发环境 Docker Image - tensorflow/tensorflow:tensorflow:2.4.0-gpu-jupyter Library - Pytorch : Stable (1.7.1) - Linux - Python - CUDA (11.0) 使用单GPU 1.实施细节 model.py：NIN模型 train.py：火车NIN utils.py：计算正确的预测 best.pt：最好的NIN权重文件而不会丢失 NIN-Cifar 10.ipynb：安装库，下载数据集，预处理，训练和结果 可视化-Feature Map.ipynb：可视化完整激活的特征图，前10％的激活 细节 辍学的NIN很难训练并且获得与论文相同的分数 遵循官方法规的详细信息：批次大小128，动量0.9，重量衰减0.00001 没

CIFAR-100-图像分类器

CIFAR-100上的VGG-16 在CIFAR-100上训练的VGG网（具有batchnorm和dropout）。 您可以通过更改数据加载器类中的一行来轻松修改此代码以在CIFAR-10上进行训练。 在不增加数据的情况下达到约64％的准确性。 该数据集上的记录是75％。 我计划添加数据参数，以使性能达到最新水平。 重要提示-请将saves文件夹下载到项目目录中。 它包含权重 这是架构： 有用的链接

Tensorflow 2.0卷积神经网络cifar-10数据集图像分类1、cifar 10 数据集简介2、数据导入3、CNN模型搭建4、模型编译训练5、模型评估及预测6、拓展学习之独立热编码实现 1、cifar 10 数据集简介    cifar 10相比于MNIST数据集而言更为复杂，其拥有10个种类**（猫、飞机、汽车、鸟、鹿、狗、青蛙、马、船、卡车）**，这十大类共同组成了50000的训练集，10000的测试集，每一张图片都是32*32的3通道图片（彩色图片），在神经网络中，通常表示成如下形式：

步骤如下： 1.使用torchvision加载并预处理CIFAR-10数据集、 2.定义网络 3.定义损失函数和优化器 4.训练网络并更新网络参数 5.测试网络 运行环境： windows+python3.6.3+pycharm+pytorch0.3.0 import torchvision as tv import torchvision.transforms as transforms import torch as t from torchvision.transforms import ToPILImage show=ToPILImage() #把Tensor转成Image，

使用Cifar-10数据集进行图像分类 资料来源： 数据集下载： 抽象的： CIFAR-10数据集包含10个类别的60000个32x32彩色图像，每个类别6000个图像。 *有50000张训练图像和10000张测试图像。 数据集分为五个训练批次和一个测试批次，每个批次具有10000张图像。 测试批次包含每个类别中恰好1000个随机选择的图像。 训练批次按随机顺序包含其余图像，但是某些训练批次可能包含比另一类更多的图像。 在它们之间，培训批次包含每个班级的正好5000张图像。 这些是数据集中的类： 飞机 汽车 鸟 猫 鹿 狗 青蛙 马 船 卡车 这些类是完全互斥的。 即汽车和卡车之间没有重叠。 “汽车”包括轿车，越野车和类似的东西。 “卡车”仅包括大型卡车。 都不包括皮卡车。 方法 导入的数据集 分析数据 应用的PCA 使用随机森林进行预测 使用KNN进行预测 使用Logist

generative_adversarial_networks_101：生成对抗网络的Keras实现。 具有MNIST和CIFAR-10数据集的GAN，DCGAN，CGAN，CCGAN，WGAN和LSGAN模型

使用 ResNet 对 Cifar10 进行学习训练，整个过程，包括数据集的处理，loss 计算，以及准确度计算，数据保存