# Cifar_first-try

**Repository Path**: zhang-chuanrui/cifar_first-try

## Basic Information

- **Project Name**: Cifar_first-try
- **Description**: 使用VGG16与Resnet34对Cifar10数据集进行分类。
- **Primary Language**: Python
- **License**: Apache-2.0
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 4
- **Forks**: 0
- **Created**: 2021-07-20
- **Last Updated**: 2025-11-15

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: PyTorch

## README

# Cifar_first-try

#### 介绍
使用VGG与Resnet对Cifar10数据集进行分类。


#### 安装教程

##### 安装要求
- Linux
- python3
- NVIDIA GPU + CUDA CuDNN

##### 安装步骤
1. 下载本项目

```
git clone https://gitee.com/zhang-chuanrui/cifar_first-try.git
```

2.  安装环境  

选择一:anaconda新建环境
```
conda create -n pytorch python=3.6.2
激活环境
conda activate  pytorch 
conda下载依赖项
conda install --yes --file requirements.txt
``` 
选择二:直接安装依赖项目
```
pip3 install -r requirement.txt
```

#### 运行说明

##### 准备数据集  
1. 下载数据集
```
http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar-10-python.tar.gz
```
2. 将数据集移动到默认路径```data\cifar\```  
如需修改路径，可以修改arg中的```--data_folder```一项定位到自己的路径
3. 解压文件夹```tar -zxvf cifar-10-python.tar.gz```

##### 准备训练
本项目支持单卡与多卡训练，单卡训练运行命令如下：
```
python main.py --method=VGG16 
```
其余参数均为默认，可在```options\base_options.py```中查看  
多卡训练命令如下：
```
python main.py --method=VGG16 --multiprocessing-distributed
```
可使用本机多卡多进程训练

本项目模型使用```--method```参数选择，支持```'VGG13''VGG16''VGG19''Resnet34''Resnet50'```  
其中resnet按照原文中的实验，准备了ABC三种维度变化方法，可以使用```--resnet-opt```参数选择，运行结果与原文一致