使用Cifar10训练DenseNet121

2023-05-16

DenseNet默认就是DenseNet-BC,
相对于resnet,densenet权重参数更少,鲁棒性更强.

0、下载数据集:Cifar-10在同级文件data下
预训练权重: 'densenet121': 'https://download.pytorch.org/models/densenet121-a639ec97.pth', 'densenet169': 'https://download.pytorch.org/models/densenet169-b2777c0a.pth', 'densenet201': 'https://download.pytorch.org/models/densenet201-c1103571.pth', 'densenet161': 'https://download.pytorch.org/models/densenet161-8d451a50.pth',
下级文件data下

1、(注意文件位置/命名)数据集解压,运行src>01_parse_cifar10_to_png解析cifar10数据,得到测试集和训练集.

2、测试densenet_inference.py使用小金毛(使用预训练的DenseNet121模型进行分类测试).

3、训练train_densenet.py
在这里插入图片描述节省时间
MAX_EPOCH = 30
不到20分钟,best acc: 0.8492,论文结果到94%+

MAX_EPOCH = 300 # 参考论文中 4.2 Training
3h,best acc到93.62%

⭐️【常踩坑】现在预训练模型中出现字典不匹配情况,使用正则匹配解决(例如现在多了个.
在这里插入图片描述

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