Midas-Task-CNN 基于CNN的图像分类任务 结构 包含该任务的第1部分所需的代码和实验。 包含该任务的第2部分所需的代码和实验 包含该任务的第3部分所需的代码和实验。 包含数据集,图像和保存的模型的路径。 对图像进行预处理,并从为第1部分和第3部分指定的图像文件夹中提取标签,然后将其保存在pkl文件中。 文件,用于使用自定义测试集测试第1部分中保存的模型(稍后指定过程。) 保存用于训练和评估任务所有部分的CNN的类 包含实用程序功能,例如图像处理,加载mnist数据,生成标签等。 程式库 由于可用性和易于实现的深度学习框架(例如PyTorch),整个代码已用python语言编写。 依存关系 需要以下依赖项: 脾气暴躁的 Matplotlib 枕头 PyYAML 作业库 火炬视觉 海生 麦克斯滕德 设置config.yaml config.yaml包含数据集,