cifar10模型代码

### TensorFlow 实现 CIFAR-10 模型 以下是基于 TensorFlow 的 CIFAR-10 图像分类模型的代码实现： ```python import tensorflow as tf from tensorflow.keras import datasets, layers, models # 加载并预处理 CIFAR-10 数据集 (train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = datasets.cifar10.load_data() # 归一化像素值到 [0, 1] 范围 train_images, test_images = train_images / 255.0, test_images / 255.0 # 构建卷积神经网络模型 model = models.Sequential() model.add(layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(32, 32, 3))) model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2))) model.add(layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu')) model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2))) model.add(layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu')) # 添加全连接层 model.add(layers.Flatten()) model.add(layers.Dense(64, activation='relu')) model.add(layers.Dense(10)) # 编译模型 model.compile(optimizer='adam', loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True), metrics=['accuracy']) # 训练模型 history = model.fit(train_images, train_labels, epochs=10, validation_data=(test_images, test_labels)) ``` 上述代码实现了使用卷积神经网络（CNN）对 CIFAR-10 数据集进行分类的任务。其中，`Conv2D` 层用于提取图像特征，`MaxPooling2D` 层用于降维操作，最终通过 `Dense` 层完成分类任务[^1]。 --- ### PyTorch 实现 CIFAR-10 模型 以下是基于 PyTorch 的 CIFAR-10 图像分类模型的代码实现： ```python import torch import torchvision import torchvision.transforms as transforms import torch.nn as nn import torch.optim as optim # 定义数据转换 transform = transforms.Compose( [transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))]) # 下载并加载 CIFAR-10 数据集 trainset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=True, download=True, transform=transform) trainloader = torch.utils.data.DataLoader(trainset, batch_size=4, shuffle=True, num_workers=2) testset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=False, download=True, transform=transform) testloader = torch.utils.data.DataLoader(testset, batch_size=4, shuffle=False, num_workers=2) # 定义 CNN 模型 class Net(nn.Module): def __init__(self): super(Net, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(3, 6, 5) self.pool = nn.MaxPool2d(2, 2) self.conv2 = nn.Conv2d(6, 16, 5) self.fc1 = nn.Linear(16 * 5 * 5, 120) self.fc2 = nn.Linear(120, 84) self.fc3 = nn.Linear(84, 10) def forward(self, x): x = self.pool(torch.relu(self.conv1(x))) x = self.pool(torch.relu(self.conv2(x))) x = x.view(-1, 16 * 5 * 5) x = torch.relu(self.fc1(x)) x = torch.relu(self.fc2(x)) x = self.fc3(x) return x net = Net() # 定义损失函数和优化器 criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9) # 训练模型 for epoch in range(2): running_loss = 0.0 for i, data in enumerate(trainloader, 0): inputs, labels = data optimizer.zero_grad() outputs = net(inputs) loss = criterion(outputs, labels) loss.backward() optimizer.step() running_loss += loss.item() if i % 2000 == 1999: print('[%d, %5d] loss: %.3f' % (epoch + 1, i + 1, running_loss / 2000)) running_loss = 0.0 print('Finished Training') ``` 此代码展示了如何利用 PyTorch 构建一个简单的卷积神经网络来解决 CIFAR-10 分类问题。它包括数据加载、模型定义、训练过程等多个部分[^3]。 --- ### 使用 ResNet 预训练模型改进 CIFAR-10 性能 如果希望进一步提升模型性能，可以考虑使用预训练的 ResNet 模型，并将其应用于 CIFAR-10 数据集。以下是一个简单示例： ```python import torch import torch.nn as nn import torchvision.models as models # 加载预训练的 ResNet-18 模型 resnet = models.resnet18(pretrained=True) # 替换最后一层以适应 CIFAR-10 的 10 类分类任务 num_ftrs = resnet.fc.in_features resnet.fc = nn.Linear(num_ftrs, 10) # 将模型移动到 GPU 上（如果有） device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") resnet.to(device) # 继续按照之前的流程进行训练... ``` 这段代码展示了一个方法：通过替换预训练模型的最后一层，使其适用于新的分类任务。这种方法通常被称为迁移学习[^2]。 --- ####