文件名称：vision-hw5:使用PyTorch在Cifar-10上训练分类器
文件大小：6KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-07 13:42:44
Python
CSE 455作业5 欢迎朋友， 现在是时候使用神经网络了！ 但是这次是PyTorch！ 是的！ 该作业可能需要更长的运行时间。 请记住这一点并尽早开始。 PyTorch是用于快速，灵活实验的深度学习框架。 我们将使用它来训练我们的分类器。 对于此作业，您需要上交models.py ， dataloder.py和一个PDF文件Report.pdf其中包括您的绘图和推理。 1.安装PyTorch 您可以使用（也可以在周五11日（星期五）中午12点在NAN181参加研讨会。 你可以找到MNIST教程，为MNIST样本网络，和PyTorch幻灯片在网站上公布。 2.找到最好的网络 在这一部分中，我们希望找到一种可以在Cifar-10数据集上获得合理结果的网络体系结构。 对于第一步，您无需担心读取数据或计算准确性。 您将要实现模型结构和前向传递。 使用plot_progress.py比较
【文件预览】：
vision-hw5-master
----plot_progress.py(798B)
----models.py(2KB)
----main.py(3KB)
----utils.py(550B)
----dataloader.py(1KB)
----README.md(6KB)