【源码】基于PyTorch的深度学习模型库

项目简介

这是一个基于PyTorch框架的深度学习模型库，包含计算机视觉中经典深度学习模型的轻量级复现程序，主要为用户提供学习总结用的代码，方便了解和学习各种深度学习模型的结构和实现方式。

项目的主要特性和功能

• 经典模型复现：实现了VGG、ResNet、DenseNet等经典图像分类模型。
• 详细注释与解读：模型程序有详细注释，还附有对照论文的解释文件。
• 可扩展性：支持添加新的模型和数据集，便于用户扩展和实验。
• 轻量级实现：绝大部分模型可在GTX 1060显卡上训练，部分模型需更高配置显卡。

安装使用步骤

前提条件

假设用户已经下载了本项目的源码文件。

具体步骤

1. 确保已安装Python 3.7+ 和 PyTorch 1.1.0+，安装其他必要的依赖库： bash pip install -r requirements.txt
2. 根据需要修改数据集的路径和相关配置文件。
3. 运行训练脚本对模型进行训练： bash python main.py
4. 运行测试脚本测试模型的性能： bash python test.py

注意事项

• 请确保已安装PyTorch和相关的依赖库。
• 根据实际需求调整模型参数和数据集路径。
• 在使用前请仔细阅读每个文件的说明和注释，以确保正确使用。

下载地址

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