cifar-10-matlab.tar.gz为官网下载的cifar-10数据集，共十个分类，60000个图像，图像大小为32x32x3的彩色图像; 2 cifar10sub文件夹是cifar-10数据集的一个子集，共十个分类，7000个图像，数据量相对较小，方便学习使用； 3 下载、解压、读取，另存等方法，看视频66.36

CIFAR-10 是一个用于识别普适物体的小型数据集。一共包含10 个类别的RGB 彩色图片，每个图片的尺寸为32 × 32 ，每个类别有6000个图像，数据集中一共有50000 张训练图片和10000 张测试图片。

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

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.

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

多批次LBFGS 该代码是用于神经网络训练的革命性优化器的实现。 它的全名是“带CUDA的多批次L-BFGS优化器”。 如今，著名的机器学习框架（例如Tensorflow）通常提供“基于梯度”的优化器（GradientDescent，AdaGrad），该优化器通过计算梯度并将其应用于网络来发挥作用。 该代码为Tensorflow实现了一个经过优化的优化器，它采用了“多批L-BFGS”算法（一种基于准牛顿算法的变体），我覆盖了Tensorflow的优化器的默认实现，并定义了一种用于梯度计算的拟新方法，该方法结合了二阶信息，其执行方式比默认优化器更好。 此外，我通过介绍CUDA技术来优化此优化器。 我在GPU上分配计算步骤。 它将优化器的性能提高至少20％。

资源包括：论文，代码以及数据！【均为原创】 实现多种对Cifar-10数据集的分类器，并比较其算法精度。要求基于PyTorch设计并实现以下三种分类器，并利用Cifar-10的测试集评估各分类器的性能：线性回归分类器；全连接人工神经网络分类器；卷积神经网络分类器。后两种分类器的超参数由自由选择，不要雷同。报告要求如下： 问题定义：Cifar-10数据集和分类问题的定义，对求解问题进行建模。 算法设计：介绍三种分类器的设计细节。 实验结果：对三种分类器的性能，以及超参数的选择进行评估。 字数要求：不少于2500字（不得包含任何程序代码）

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2.2 电源引脚 2.2.1 去耦电容 需要在每对电源引脚（例如，VDD/VSS 和 AVDD/AVSS） 上使用去耦电容。 使用去耦电容时，需要考虑以下标准： • 电容的类型和电容值 ：建议使用参数为0.1 μF （100 nF）、10-20V的电容。该电容应具有低ESR， 谐振频率为 200 MHz 或更高。建议使用陶瓷电容。 • 在印制电路板上的放置：去耦电容应尽可能靠近引 脚。建议将电容与器件放置在电路板的同一层。如 果空间受到限制，可以使用过孔将电容放置在PCB 的另一层，但请确保从引脚到电容的走线长度不超 出 0.25 英寸 （6 毫米）。 • 高频噪声处理：如果电路板遇到高频噪声（频率高 于数十 MHz），则另外添加一个陶瓷电容，与上述 去耦电容并联。第二个电容的电容值可以介于 0.001 μF 至 0.01 μF 之间。请将第二个电容放置在 靠近每个主去耦电容的位置。在高速电路设计中， 需要考虑尽可能靠近电源和接地引脚放置十对这样 的电容（例如， 0.1 μF 电容与 0.001 μF 电容并联 构成一对）。 • 大程度提高性能：对于从电源电路开始的电路板 布线，需要将电源和返回走线先连接到去耦电容， 然后再与器件引脚连接。这可以确保去耦电容是电 源链中的第一个元件。同等重要的是尽可能减小电 容和电源引脚之间的走线长度，从而降低 PCB 走 线电感。 2.2.2 槽路电容 对于电源走线长度超出 6 英寸的电路板，建议对集成电 路（包括单片机）使用槽路电容来提供本地电源。槽路 电容的电容值应根据连接电源与器件的走线电阻和应用 中的器件的 大电流确定。也就是说，选择的槽路电容 需要满足器件的可接受电压骤降要求。典型值的范围为 4.7 μF 至 47 μF。 2.3 主复位（MCLR）引脚 MCLR 引脚提供两种特定的器件功能：器件复位，以及 器件编程和调试。如果 终应用中不需要进行编程和调 试，则只需直接连接 VDD 即可。添加其他元件有助于提 高应用抵抗由于电压骤降导致意外复位的能力。图 2-1 给出了一种典型配置。根据应用的需求，还可以实现其 他电路设计。 在编程和调试过程中，必须考虑到引脚上可能会增加 的电阻和电容。器件编程器和调试器会驱动 MCLR 引 脚。因此，特定电平 （VIH 和 VIL）和快速信号跳变一 定不能受到不利影响。所以，需要根据应用和 PCB 需 求来调整 R1 和 C1 的具体值。例如，在编程和调试操 作期间，建议通过使用跳线将电容 C1 与 MCLR 引脚隔 离（图 2-2）。对于正常的运行时操作，可以将跳线放 回原处。 与 MCLR 引脚关联的所有元件都应放置在距离该引脚 0.25 英寸（6 毫米）的范围内。 图 2-2： MCLR 引脚连接示例 注 1： 建议 R1 ≤ 10 kΩ。建议的起始值为 10 kΩ。请 确保满足 MCLR 引脚 VIH 和 VIL 规范。 2： R2 ≤ 470Ω将限制任何电流从外部电容C流入 MCLR，以避免由于静电放电 （Electrostatic Discharge， ESD）或 电 过 载 （Electrical Overstress，EOS）导致 MCLR 引脚损坏。请 确保满足 MCLR 引脚 VIH 和 VIL 规范。 C1 R2 R1 VDD MCLR PIC18FXXKXXJPDS39977C_CN 第 48 页 初稿  2011 Microchip Technology Inc.

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