Shufflenet v2 PyTorch实现代码
简介
本仓库提供了一个使用PyTorch实现的Shufflenet v2代码，代码中包含了详细的注释，帮助你理解神经网络的搭建过程。此外，该代码还可以生成训练集和测试集的损失和准确率的折线图，方便你直观地观察模型的训练效果。
功能特点
- 详细注释：代码中包含了详细的注释，解释了每一部分的功能和实现原理，适合初学者学习和理解。
- 生成折线图：代码能够自动生成训练集和测试集的损失和准确率的折线图，帮助你直观地分析模型的训练效果。
- Shufflenet v2实现：使用PyTorch实现了Shufflenet v2模型，适合用于图像分类任务。
使用方法
- 克隆仓库：
git clone https://github.com/yourusername/shufflenetv2-pytorch.git - 安装依赖：
pip install -r requirements.txt - 运行代码：
python main.py - 查看结果：
运行结束后，你可以在
results文件夹中找到生成的折线图，查看训练集和测试集的损失和准确率的变化情况。
文件结构
shufflenetv2-pytorch/
├── main.py # 主程序文件
├── model.py # Shufflenet v2模型定义
├── utils.py # 工具函数
├── data_loader.py # 数据加载器
├── results/ # 存放生成的折线图
├── requirements.txt # 依赖包列表
└── README.md # 本文件
贡献
如果你有任何改进建议或发现了bug，欢迎提交issue或pull request。
许可证
本项目采用MIT许可证，详情请参阅LICENSE文件。