【源码】基于PyTorch的CIFAR10数据集分类项目

项目简介

本项目运用PyTorch框架对CIFAR-10数据集开展分类工作。CIFAR-10数据集涵盖60,000张彩色图像，共分为10个类别。项目涵盖数据预处理、网络定义、训练、测试以及结果分析等环节。

项目的主要特性和功能

数据集介绍

CIFAR-10数据集包含60,000张彩色图像，分为10个类别，每个类别有6,000张图像，图像大小为32x32像素，且分为训练集和测试集。

代码逻辑

1. 借助torchvision加载并预处理CIFAR-10数据集。
2. 定义卷积神经网络结构。
3. 采用交叉熵损失作为损失函数，选择如SGD等优化器。
4. 进行网络训练，包含前向传播、计算损失、反向传播和优化步骤。
5. 测试网络性能并计算准确率。

运行环境要求

• Python 3.6+
• PyTorch 1.0+
• torchvision
• numpy
• matplotlib（用于结果可视化）

超参数实验与结果分析

项目开展了不同学习率下的实验，并绘制训练过程中的损失曲线。通过对比不同学习率的实验结果，分析学习率对模型训练的影响。结果显示，合适的学习率可在保证收敛速度的同时，获得较高准确率。此外，还探讨了动态学习率的潜在优势。

安装使用步骤

1. 确保已安装Python以及所需的库（PyTorch、torchvision、numpy、matplotlib）。
2. 下载CIFAR-10数据集并按项目要求组织文件结构。
3. 运行项目中的Python脚本（如CIFAR-10.py）。
4. 按需调整超参数设置（如学习率、批次大小等）。
5. 观察训练过程中的损失曲线和测试结果的准确率。

注意：运行代码前，请确保已正确安装所有必需的库，并正确组织数据集的文件结构。若CUDA可用，建议将模型和数据移至GPU以加速训练过程。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】