pytorch训练imagenet分类的方法_Python

1、imagenet数据准备：

a、下载数据集

b、提取training data:

									mkdir train && mv ILSVRC2012_img_train.tar train/ && cd train

									tar -xvf ILSVRC2012_img_train.tar && rm -f ILSVRC2012_img_train.tar

									find . -name "*.tar" | while read NAME ; do mkdir -p "${NAME%.tar}"; tar -xvf "${NAME}" -C "${NAME%.tar}"; rm -f "${NAME}"; done

									cd ..

c、提取验证集

									mkdir val

									cp pre_val.sh val/

									cp ILSVRC2012_img_val.tar val/ && cd val && tar -xvf ILSVRC2012_img_val.tar && rm -f ILSVRC2012_img_val.tar

									echo "pre_val.sh running"

									sh pre_val.sh

									rm pre_val.sh

注意：如果最后一步无法成功，打开网页复制内容生成一个pre_val.sh文件后处理

windows编辑的sh文件用下面去问题cat -v old.sh |tr -d "^M" > new.sh

以上这篇pytorch训练imagenet分类的方法就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持服务器之家。

原文链接：https://blog.csdn.net/HUSTLX/article/details/74932151

pytorch训练imagenet分类的方法

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