【文件属性】：
文件名称：ImageNet:这样就可以对ImageNet数据集上的流行模型架构（例如AlexNet，ResNet和VGG）进行训练（现在我们支持alexnet，vgg，resnet，squeezenet，densenet）
文件大小：338KB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-05-09 21:23:44
python pytorch vgg imagenet model-architecture
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这将对ImageNet数据集上的流行模型体系结构（例如AlexNet，SqueezeNet，ResNet，DenseNet和VGG）进行训练（现在，我们支持alexnet，vgg，resnet，squeezenet，densenet）。
要求
PyTorch 0.4.0
cuda && cudnn
下载ImageNet数据集并将验证图像移动到带标签的子文件夹中
为此，您可以使用以下脚本： :
训练
要训练模型，请使用所需的模型架构和ImageNet数据集的路径运行main.py：
python main.py [imagenet-folder with train and val folders] -a alexnet --lr 0.01
默认学习率计划从0.01开始，每30个时代衰减10倍。
用法
usage: main.py [-h] [-a ARCH] [--e
【文件预览】：
ImageNet-master
----.gitignore(1KB)
----valprep.sh(2.12MB)
----README.md(6KB)
----LICENSE(1KB)
----.gitattributes(30B)
----data_loader.py(1KB)
----helper.py(1KB)
----models()
--------resnet.py(7KB)
--------alexnet.py(2KB)
--------densenet.py(8KB)
--------__init__.py(310B)
--------vgg.py(7KB)
--------squeezenet.py(4KB)
----main.py(9KB)