- Fork项目
访问项目主页:Simple-CNN-CIFAR10
点击右上角的“Fork”按钮,将该项目复制到自己的GitHub账户中。 - 克隆项目到WSL2
创建项目文件夹,并且选择项目克隆,在WSL2终端输入
mkdir -p ~/projects
cd ~/projects`
`git clone https://github.com/Air-LWZ/pytorch-cifar.git`
- 进入克隆的项目目录,运行main.py
cd pytorch-cifar
,python3 main.py
开始训练 - 分析main.py
其中net = SimpleDLA()
是SimpleDLA 是项目中使用的卷积神经网络(CNN)模型类。在这段代码中,它从 models/ 目录中导入了各种预定义的模型类,包括 SimpleDLA。该模型应该是在 models/ 文件夹下的某个文件中定义的,类似于其他模型,如 ResNet18、VGG19 等。
这行代码导入了所有可用的模型类。由于当前代码选择了SimpleDLA()
作为网络结构,这意味着SimpleDLA
是训练用的模型架构。 - 选着不同的模型,测试结果
- Push修改的代码
问题:
在终端中配git,git config --global user.name "你的名字"
、git config --global user.email "你的邮箱"
,用git config --list
查看git配置信息