pytorch cifar

Trainieren Sie CIFAR10 mit PyTorch

Ich spiele mit PyTorch am CIFAR10-Datensatz.

Voraussetzungen

• Python 3.6+
• PyTorch 1.0+

Ausbildung

 # Start training with: 
python main.py

# You can manually resume the training with: 
python main.py --resume --lr=0.01

Genauigkeit

Modell	Acc.
VGG16	92,64 %
ResNet18	93,02 %
ResNet50	93,62 %
ResNet101	93,75 %
RegNetX_200MF	94,24 %
RegNetY_400MF	94,29 %
MobileNetV2	94,43 %
ResNeXt29(32x4d)	94,73 %
ResNeXt29(2x64d)	94,82 %
SimpleDLA	94,89 %
DenseNet121	95,04 %
PreActResNet18	95,11 %
DPN92	95,16 %
DLA	95,47 %