CIFARNet模型在Python中的图像分类与识别算法

CIFARNet是一种用于图像分类和识别的深度学习模型。它基于CIFAR-10和CIFAR-100数据集，这两个数据集分别包含10个和100个类别的图像。

CIFARNet模型是一个深度卷积神经网络，它由多个卷积层和全连接层组成。下面是一个使用CIFARNet模型进行图像分类的例子：

import torch
import torch.nn as nn

# CIFARNet模型定义
class CIFARNet(nn.Module):
    def __init__(self, num_classes=10):
        super(CIFARNet, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(3, 32, kernel_size=3, padding=1)
        self.relu = nn.ReLU()
        self.maxpool = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)
        self.conv2 = nn.Conv2d(32, 64, kernel_size=3, padding=1)
        self.fc1 = nn.Linear(64 * 8 * 8, 512)
        self.fc2 = nn.Linear(512, num_classes)

    def forward(self, x):
        x = self.relu(self.conv1(x))
        x = self.maxpool(x)
        x = self.relu(self.conv2(x))
        x = self.maxpool(x)
        x = x.view(x.size(0), -1)
        x = self.relu(self.fc1(x))
        x = self.fc2(x)
        return x

# 创建CIFARNet模型
model = CIFARNet()

# 加载预训练权重（可选）
# model.load_state_dict(torch.load('cifarnet_weights.pth'))

# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)

# 加载CIFAR-10数据集
from torchvision import datasets, transforms

transform = transforms.Compose([
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))
])
train_dataset = datasets.CIFAR10(root='./data', train=True, download=True, transform=transform)
test_dataset = datasets.CIFAR10(root='./data', train=False, download=True, transform=transform)

# 定义数据加载器
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=64, shuffle=True, num_workers=4)
test_loader = torch.utils.data.DataLoader(test_dataset, batch_size=64, shuffle=False, num_workers=4)

# 训练模型
num_epochs = 10

for epoch in range(num_epochs):
    for images, labels in train_loader:
        # 前向传播
        outputs = model(images)
        loss = criterion(outputs, labels)

        # 反向传播和优化
        optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        optimizer.step()

    # 每个epoch打印损失函数的值
    print(f'Epoch [{epoch+1}/{num_epochs}], Loss: {loss.item():.4f}')

# 在测试集上进行准确率评估
model.eval()
with torch.no_grad():
    correct = 0
    total = 0
    for images, labels in test_loader:
        outputs = model(images)
        _, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
        total += labels.size(0)
        correct += (predicted == labels).sum().item()

    print(f'Accuracy on the test set: {(correct / total) * 100:.2f}%')

在这个例子中，首先定义了一个CIFARNet模型，该模型由卷积层、激活函数、池化层和全连接层组成。然后，定义了损失函数和优化器。接下来，加载了CIFAR-10数据集，并定义了数据加载器用于训练和测试。循环训练模型，并在每个epoch打印损失函数的值。最后，在测试集上评估模型的准确率。

你可以根据需要进行更改，例如调整模型的结构、超参数的设置，或者更改数据集。