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基于Pytorch的CIFAR10数据集上训练ResNet18模型

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简介：
本研究利用PyTorch框架，在CIFAR-10数据集上训练并优化了ResNet-18深度残差网络，旨在探索其在图像分类任务中的性能表现。 使用Pytorch和CIFAR10数据集训练ResNet18模型。

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  • 基于Pytorch的CIFAR10数据集上训练ResNet18模型
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    本研究利用PyTorch框架，在CIFAR-10数据集上训练并优化了ResNet-18深度残差网络，旨在探索其在图像分类任务中的性能表现。 使用Pytorch和CIFAR10数据集训练ResNet18模型。
     
  • PyTorch ResNet18 预训练模型
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    简介：PyTorch ResNet18预训练模型是一种深度学习架构，适用于图像分类任务。基于ResNet网络，此模型在大规模数据集上预先训练，方便用户快速应用于各类视觉识别问题。 将模型下载到C:\Users\用户名\.cache\torch\checkpoints目录。
     
  • PyTorch-Playground：探索PyTorch的基础预训练模型与数据集（包括MNIST、SVHN、CIFAR10等）
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    PyTorch-Playground是一个专注于使用PyTorch框架进行机器学习研究和实践的平台。它提供了丰富的基础预训练模型及常用数据集，如MNIST手写数字识别、SVHN街景门牌号图像识别以及CIFAR10小型图片分类等资源，旨在帮助开发者快速入门并深入探索深度学习领域。 这是为Pytorch初学者准备的游乐场，提供了流行数据集上的预定义模型支持。当前我们支持的数据集包括MNIST、SVHN、CIFAR10、CIFAR100 和 STL10；而可选的神经网络架构则涵盖AlexNet, VGG（如vgg16和vgg19，带或不带batch normalization）、ResNet系列（resnet18至resnet152）以及SqueezeNet版本v0与v1、Inception_v3等。这里展示了一个针对MNIST数据集的示例代码片段： ```python import torch from torch.autograd import Variable model_raw, ds_fetcher = selector.select(mnist) ds_val = ds_fetcher(batch_size=64) # 示例中可能需要根据实际情况调整batch size参数值。 ``` 这段代码会自动下载MNIST数据集和预先训练好的模型。
     
  • PyTorch ResNet18与ResNet50的官方预训练模型
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    本文介绍了如何使用PyTorch加载和应用ResNet18及ResNet50的官方预训练模型，适用于图像分类任务。 PyTorch官网提供了两个预训练模型文件：resnet18的文件名为resnet18-5c106cde.pth，而resnet50的文件名为resnet50-19c8e357.pth。这两个文件通常会被打包在一起提供下载。
     
  • 基于PyTorch的ResNet-18在CIFAR-10数据集上的预训练模型
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    本项目提供了一个使用PyTorch框架实现的深度学习模型——ResNet-18，在标准图像分类任务CIFAR-10上进行了预训练，适用于快速迁移学习应用。 PyTorch的ResNet-18在CIFAR-10数据集上有预训练模型可用。
     
  • PyTorch中基础预训练模型与数据集
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    本文章介绍了在PyTorch框架下如何使用基础预训练模型，并结合具体的数据集进行微调和应用，适合初学者快速上手。 在PyTorch中的基础预训练模型包括AlexNet、VGG16、VGG19、ResNet、Inception以及SqueezeNet。常用的数据集有MNIST、SVHN、CIFAR10、CIFAR100和STL10，这些数据集广泛应用于图像分类任务的实验与研究中。
     
  • 基于DeepSpeech2在thchs30数据集上的模型训练
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    本研究基于DeepSpeech2框架，在THCHS-30中文语料库上进行语音识别模型的优化与训练，旨在提升中文语音识别的准确率和效率。 PaddlePaddle实现的DeepSpeech2模型用于训练thchs30数据集，并且源码可以在GitHub上找到地址为https://github.com/yeyupiaoling/PaddlePaddle-DeepSpeech。不过，根据要求需要去掉链接，因此只描述使用PaddlePaddle框架实现了DeepSpeech2模型来对thchs30数据集进行训练。
     
  • PyTorch实现：用ResNet18网络训练Cifar10数据集，达到95.46%的测试准确性（从零开始）
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    本项目采用PyTorch框架，从头开始构建并训练了一个ResNet18模型于CIFAR-10数据集上，最终实现了高达95.46%的测试准确率。 使用Pytorch实现ResNet18网络训练Cifar10数据集，并达到95.46%的测试准确率（从零开始，不使用预训练模型）。
     
  • CIFAR10 - PyTorch - 包含模型源文件、训练和测试代码以及Kaggle上的预训练模型
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    本项目提供了一个基于PyTorch框架的CIFAR-10数据集图像分类解决方案，包含详细的模型源码、训练与测试脚本，并附有在Kaggle平台上的预训练模型以供参考和使用。 cifar10文件夹：包括了cifar10原数据库 kaggle文件夹：包括了在kaggle上训练好的模型及日志文件 model文件夹：包括了本地cpu训练好的模型 src文件夹： - kaggle_tensorboard.py: 用于使用tensorboard展示kaggle上训练的日志 - model.py: 神经网络模型 - res_model：残差网络模型 有问题就发邮件。GuanlinLi_BIT@163.com
     
  • PyTorch_CIFAR10: 带有预训练权重的CIFAR10数据集TorchVision模型
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    PyTorch_CIFAR10项目提供了使用TorchVision库构建的、带有预训练权重的CIFAR10数据集模型，便于快速进行图像分类任务的研究与应用。 我基于CIFAR-10数据集对流行的CNN模型进行了改进，并使用PyTorch框架进行训练。在原始代码的基础上，我对类的数量、过滤器大小、步幅及填充等参数做了调整以适应CIFAR-10的数据特性。我还提供了这些模型的权重文件，方便直接加载和应用。 为了提高代码的可读性和复现性，我在项目中使用了PyTorch-Lightning库。以下是不同模型的相关统计信息： - VGG11_bn: 准确率92.39%，参数量28.150百万，权重大小为108兆字节 - VGG13_bn: 准确率94.22%，参数量28.334百万，权重大小为109兆字节 - VGG16_bn: 准确率94.00%，参数量33.647百万，权重大小为129兆字节 - VGG19_bn: 准确率93.95%，参数量38.959百万，权重大小为149兆字节 - 网络18（ResNet）: 准确率 93.07%， 参数量11.174百万， 权重大小为43兆字节 - ResNet34: 准确率未给出