# Train CIFAR10 with PyTorch
I'm playing with [PyTorch](http://pytorch.org/) on the CIFAR10 dataset.
## Prerequisites
- Python 3.6+
- PyTorch 1.0+
## Training
```
# Start training with:
python main.py
# You can manually resume the training with:
python main.py --resume --lr=0.01
```
## Accuracy
| Model | Acc. |
| ----------------- | ----------- |
| [VGG16](https://arxiv.org/abs/1409.1556) | 92.64% |
| [ResNet18](https://arxiv.org/abs/1512.03385) | 93.02% |
| [ResNet50](https://arxiv.org/abs/1512.03385) | 93.62% |
| [ResNet101](https://arxiv.org/abs/1512.03385) | 93.75% |
| [RegNetX_200MF](https://arxiv.org/abs/2003.13678) | 94.24% |
| [RegNetY_400MF](https://arxiv.org/abs/2003.13678) | 94.29% |
| [MobileNetV2](https://arxiv.org/abs/1801.04381) | 94.43% |
| [ResNeXt29(32x4d)](https://arxiv.org/abs/1611.05431) | 94.73% |
| [ResNeXt29(2x64d)](https://arxiv.org/abs/1611.05431) | 94.82% |
| [SimpleDLA](https://arxiv.org/abs/1707.064) | 94.89% |
| [DenseNet121](https://arxiv.org/abs/1608.06993) | 95.04% |
| [PreActResNet18](https://arxiv.org/abs/1603.05027) | 95.11% |
| [DPN92](https://arxiv.org/abs/1707.01629) | 95.16% |
| [DLA](https://arxiv.org/pdf/1707.06484.pdf) | 95.47% |
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温馨提示
用Pytorch实现我们的CIFAR10的图像分类 模型有LeNet,AlexNet,VGG,GoogLeNet,ResNet,DenseNet,Efficientnet,MobileNet,MobileNetv2,ResNeXt,Pnasnet,RegNet,SeNet,ShuffleNet,ShuffleNetv2,Preact_ResNet,DPN,DLA 在models中有所有模型的实现,然后在main.py中定义了训练的代码,也可以进行预测我们的结果,除此之外,对所有的模型自己进行了测试,并且对准确率做了一个详细的比较,也可以根据此进行测试和比较训练。 在资源中有全部代码的学习资料,代码所有都可运行,可执行,可复现
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pytorch-cifar.zip (22个子文件)
utils.py 3KB
main.py 5KB
models
__init__.py 427B
lenet.py 699B
efficientnet.py 6KB
regnet.py 4KB
googlenet.py 3KB
shufflenet.py 3KB
dpn.py 3KB
resnext.py 3KB
shufflenetv2.py 5KB
mobilenetv2.py 3KB
dla.py 4KB
senet.py 4KB
densenet.py 3KB
resnet.py 4KB
vgg.py 1KB
dla_simple.py 4KB
pnasnet.py 4KB
mobilenet.py 2KB
preact_resnet.py 4KB
README.md 1KB
共 22 条
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