文件名称：pytorch_resnext:ResNeXt的PyTorch实现
文件大小：234KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-04 14:43:26
computer-vision pytorch cifar10 Python
ResNeXt的PyTorch实现 用法 $ python main.py --depth 29 --cardinality 4 --base_channels 64 --outdir results CIFAR-10的结果 模型 测试错误（3次运行的中位数） 测试错误（纸上） 训练时间 ResNeXt-29 4x64d 3.89 〜3.75（来自图7） 31h17m ResNeXt-29 8x64d 3.97（1次） 3.65（10次平均） 42h50m * ResNeXt-29 16x64d 3.58（10次平均） 注意两种模型均使用单个GPU进行训练。 ResNeXt-29 4x64d的批次大小为32，初始学习率为0.025。 ResNeXt-29 8x64d的批次大小为64，初始学习率为0.05。 在本文中，他们使用8个GPU，批处理大小为128，初始学习
【文件预览】：
pytorch_resnext-master
----figures()
--------ResNeXt-29_4x64d.png(158KB)
--------ResNeXt-29_8x64d.png(120KB)
----main.py(10KB)
----resnext.py(5KB)
----dataloader.py(1KB)
----LICENSE(1KB)
----.gitignore(1KB)
----README.md(1KB)