在Pytorch中CIFAR10 / CIFAR100的正确ResNet实施 提供了许多最新体系结构的实现，但是，其中大多数是为ImageNet定义和实现的。 通常，在其他数据集上使用提供的模型很简单，但是某些情况下需要手动设置。 例如，很少有带有CIFAR10上ResNets的pytorch存储库提供了如所述的实现。 如果仅在CIFAR10上使用Torchvision的模型，您将获得在层数和参数上有所不同的模型。 如果要直接将CIFAR10上的ResNet-s与原始纸张进行比较，这是不可接受的。 此存储库的目的是为原始文件中所述的CIFAR10提供ResNet-s的有效pytorch实现。 提供以下模型： 名称 ＃层 ＃个参数 测试错误（纸） 测试错误（此隐含） 20 27万 8.75％ 8.27％ 32 46万 7.51％ 7.37％ 44 66万 7.17％