/classification_Pytorch_Proj

Classification Project based on Pytorch

Primary LanguagePythonMIT LicenseMIT

Classification Project based on Pytorch

这是一份基于Pytorch的分类代码，用于deep-learning、Tensorflow的学习。

相关信息

开始日期：2019.6.9

环境要求

Pytorch1.0+
tensorboardX
yaml
easydict
Some other libraries (find what you miss when running the code. hhhhh~)

实现模型

LeNet
AlexNet
ResNet

数据准备

1.cifar10:
直接运行训练代码即可，可以自行下载解压；
2.easy:
https://pan.baidu.com/s/1rzKT6VvmSmoHEKdPmLMc6Q 提取码cx9a.选择第二题的分类数据集，
在该数据集下新建tranval和test文件夹用于存放训练与测试集；

预训练模型

需要的预训练模型会自动下载在.cache/torch下；

使用方法

实验名在exp_configs文件夹下以文件夹名体现；
模型输出在exp_output，在classification_Tensorflow_Proj路径下新建一个exp_output，
内新建对应的实验名文件夹;
运行方法是先在exp_configs里做好实验配置，再运行指定好的train.py文件。