pytorch-classification:使用PyTorch训练图像分类模型

PyTorch中的ImageNet培训 这将对ImageNet数据集上的流行模型架构（例如ResNet，AlexNet和VGG）进行训练。 要求 安装PyTorch（ ） pip install -r requirements.txt 下载ImageNet数据集并将验证图像移动到带标签的子文件夹中 为此，您可以使用以下脚本： : 训练 要训​​练模型， main.py使用所需的模型架构和ImageNet数据集的路径运行main.py ： python main.py -a resnet18 [imagenet-folder with train and val folders] 默认学习率计划从0.1开始，每30个时代衰减10倍。 这对于ResNet和具有批处理归一化的模型是合适的，但对于AlexNet和VGG来说太高了。 使用0.01作为AlexNet或VGG的初始学习率：