ResNet18_CIFAR10-使用Pytorch和CIFAR10数据集训练ResNet18

压缩包包含 1：CIFAR10原始数据集 2：CIFAR10转化为图片后的格式（PNG），分为train和test的两个文件夹，每个文件夹下有10个类别 CIFAR10数据集介绍：CIFAR-10 是由 Hinton 的学生 Alex Krizhevsky 和 Ilya Sutskever 整理的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：飞机（ a叩lane ）、汽车（ automobile ）、鸟类（ bird ）、猫（ cat ）、鹿（ deer ）、狗（ dog ）、蛙类（ frog ）、马（ horse ）、船（ ship ）和卡车（ truck ）。图片的尺寸为 32×32 ，数据集中一共有 50000 张训练圄片和 10000 张测试图片

ResNet 训练CIFAR10数据集，并做图片分类

CIFAR10数据集

人工智能 深度学习 cifar10数据集

由于网络问题加载数据集可能加载不成功，下载后解压到C盘中.keras文件中既可使用

专门针对视觉，我们创建了一个名为torchvision的包，其中包含用于常见数据集（例如 Imagenet，CIFAR10，MNIST 等）的数据加载器，以及用于图像（即torchvision.datasets和torch.utils.data.DataLoader）的数据转换器。 在本教程中，我们将使用 CIFAR10 数据集。 它具有以下类别：“飞机”，“汽车”，“鸟”，“猫”，“鹿”，“狗”，“青蛙”，“马”，“船”，“卡车”。 CIFAR-10 中的图像尺寸为3x32x32，即尺寸为32x32像素的 3 通道彩色图像。 classes = ('plane', 'car', 'bird', 'cat', 'deer', 'dog', 'frog', 'horse', 'ship', 'truck')

我就废话不多说了，大家还是直接看代码吧！ import keras from keras.datasets import cifar10 from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Dropout, Activation, Flatten from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, BatchNormalization from keras

卷积神经网络经典代码，采用tensorflow框架，能够实现对cifar10数据集的经典分类。

包含cifar10数据集，CNN卷积网络源码，OpenMV IDE2.2，PPT