Pytorch实现Resnet训练CIFAR10数据集（完整代码，可进一步优化）
简介
本资源文件提供了一个完整的Pytorch代码示例，用于训练ResNet模型在CIFAR10数据集上。代码实现了ResNet的基本结构，并展示了如何在CIFAR10数据集上进行训练和测试。该代码可以进一步优化，以提高模型的性能和准确率。
主要功能
- 数据预处理：代码中包含了CIFAR10数据集的预处理步骤，包括图像的填充、随机水平翻转和随机裁剪等。
- 模型定义：实现了ResNet的基本结构，包括残差块和整个网络的定义。
- 训练过程：代码展示了如何在GPU上进行训练，并提供了详细的训练参数设置，如学习率、批量大小和训练轮数等。
- 测试过程：训练完成后，代码会自动进行测试，并输出模型在测试集上的准确率。
使用说明
- 环境要求：确保已安装Pytorch和torchvision库，并配置好CUDA环境（如果使用GPU）。
- 数据集：代码会自动下载CIFAR10数据集，如果下载速度较慢，可以手动下载并放置在指定目录。
- 训练与测试：直接运行代码即可开始训练，训练完成后会自动进行测试并输出结果。
进一步优化
该代码提供了基础的实现，可以根据需要进行进一步优化，例如：
- 调整学习率策略
- 增加数据增强方法
- 调整模型结构
- 使用更复杂的优化器
通过这些优化，可以进一步提升模型在CIFAR10数据集上的性能。
贡献
欢迎对代码进行改进和优化，并提交Pull Request。如果有任何问题或建议，请在Issues中提出。
许可证
本项目遵循MIT许可证，详情请参阅LICENSE文件。