用自己的数据制作cifar10数据集

CIFAR10:在Pytorch中使用ResNet进行CIFAR 10 TransferLearning

DogsVsCats、MNIST、cifar数据集存在了网盘里给出链接和密码.

CIFAR-100 是一个图像数据集，包含 60000 张 32x32 分辨率的彩色图像。这些图像根据内容被分为 100 个小类别，每类图像代表一种特定的物体或场景。类别包括 airplane、aut

CIFAR-10 60000张 32X32 彩色图像 10类，50000张训练，10000张测试，包含标签，直接使用 方便快捷下载

tensorflow训练cifar-10数据集的训练源码,有详细的代码解释以及实验结果图。

在windows上，利用深度学习框架caffe训练cifar10的完整的步骤和流程，当然前提是已经下载好了caffe所需的配置环境

1.使用torchvision加载并预处理CIFAR-10数据集、2.定义网络3.定义损失函数和优化器4.训练网络并更新网络参数5.测试网络

小型深度学习网络，用于Cifar10的图像分类

tensorflow官方文档之卷积神经网络的cifar10所有代码——包含了cifar10_multi_gpu_train.py，以及使用说明

进阶CNN对cifar10分类；两层卷积，两层池化，两层norm，两层全连接层