文件名称：classification-cifar10-pytorch:通过PyTorch在cifar10数据集中训练几个经典分类网络
文件大小：105KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-04-20 03:44:47
Python
分类-cifar10-pytorch 我正在PyTorch的cifar10数据集上测试几种经典分类网络的性能！ 要求 火炬 火炬摘要 python3.x 结果 模型 我的帐户 总参数 估计总大小（MB） 可训练的参数 参数大小（MB） 保存的模型大小（MB） GPU内存使用率（MB） 92.64％ 2,296,922 36.14 2,296,922 8.76 8.96 3107 94.27％ 14,728,266 62.77 14,728,266 56.18 59.0 1229 94.70％ 11,171,146 53.38 11,171,146 42.61 44.7 1665年 95.09％ 9,128,778 99.84 9,128,778 34.82 36.7 5779 95.22％ 23,520,842 155.
【文件预览】：
classification-cifar10-pytorch-master
----models()
--------resnet.py(4KB)
--------densenet.py(4KB)
--------lenet.py(1KB)
--------pnasnet.py(4KB)
--------dpn.py(4KB)
--------googlenet.py(3KB)
--------resnext.py(4KB)
--------senet.py(4KB)
--------__pycache__()
--------__init__.py(360B)
--------mobilenetv2.py(3KB)
--------shufflenetv2.py(5KB)
--------vgg.py(2KB)
--------preact_resnet.py(4KB)
--------efficientnet.py(3KB)
--------mytest.py(4KB)
--------mobilenet.py(2KB)
--------shufflenet.py(3KB)
----main.py(5KB)
----gt_label.png(19KB)
----utils.py(3KB)
----main_ddp.py(6KB)
----LICENSE(1KB)
----vis-notebook.ipynb(41KB)
----README.md(2KB)