文件名称：pytorch-classification:使用PyTorch进行分类
文件大小：388KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-05-29 07:07:13
pytorch classification imagenet densenet resnet
火炬分类 使用PyTorch在CIFAR-10 / 100和ImageNet上进行分类。 特征 适用于不同网络架构的统一接口 多GPU支持 具有丰富信息的培训进度栏 训练日志和训练曲线可视化代码（请参阅./utils/logger.py ） 安装 安装 递归克隆git clone --recursive https://github.com/bearpaw/pytorch-classification.git 训练 请参阅以了解如何训练模型。 结果 CIFAR 报告了CIFAR-10 / 100基准测试的Top1错误率。 使用不同的随机种子训练模型时，您可能会得到不同的结果。 请注意，参数数量是在CIFAR-10数据集上计算的。 模型 参数（M） CIFAR-10（％） CIFAR-100（％） 亚历克斯网 2.47 22.78 56.13 vgg19_bn 20.04
【文件预览】：
pytorch-classification-master
----.gitignore(1KB)
----cifar.py(13KB)
----models()
--------cifar()
--------__init__.py(0B)
--------imagenet()
----LICENSE(1KB)
----.gitmodules(99B)
----utils()
--------images()
--------progress()
--------__init__.py(242B)
--------eval.py(523B)
--------misc.py(2KB)
--------visualize.py(4KB)
--------logger.py(4KB)
----TRAINING.md(4KB)
----README.md(4KB)
----imagenet.py(13KB)