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README.md

CIFAR-10图像识别项目实战

本实战项目是一个CIFAR-10的图像分类任务,基于CIFAR10的数据集和【PyTorch】,通过在云脑环境调试和训练模型,最终评估模型的准确率。

文件资料说明

  • 《Case1》文件夹,是基于云脑1算力资源(CPU/GPU)进行任务调试与训练的代码文件

  • 《Case2》文件夹,是基于云脑2算力资源(Ascend NPU)进行任务调试与训练的代码文件

  • 《教程》文件夹,是本次项目实战的详细教程

  • CIFAR.zip,是本次项目使用的数据集

前置条件

  • Python 3.6+
  • PyTorch 1.0+

云脑1(CPU/GPU)模型调试与训练

ls

#(相应代码放在/code下,相应数据集放在/dataset下)
cd /code/case1 

python main.py

云脑2(Ascend NPU)模型调试

#克隆代码,在代码页的HTTPS点击复制链接,在此处!git clone后面粘贴链接
!git clone 

#解压数据集
!unzip cifar.zip

#运行代码
!python OpenI_test/case2/train.py --dataset_path ./cifar-10-batches-bin/

云脑2(Ascend NPU)模型训练

在新建训练任务中,输入指定文件为“case2/train.py”,数据集指定为cifar.zip,点击提交即可

部分模型准确率训练结果:

Model Acc.
VGG16 92.64%
DLA 95.47%

简介

启智社区AI协同平台小白操作指南~~~~ 社区新童鞋们可以参考本项目下的小白训练课程,从单个功能讲解到项目实战,手把手带你了解和上手平台的代码、数据集、云脑、任务等各功能,好用到根本停不下来~!!更有免费的算力哦~!!

Python Markdown

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