PyTorch实战：CIFAR-10多分类任务全流程解析

 

 

CIFAR-10是经典的图像分类数据集，包含10个类别的6万张32x32彩色图像。本文基于PyTorch框架，从数据加载、预处理到可视化，手把手教你实现多分类任务。  

CIFAR-10数据集分为5万训练图像和1万测试图像，涵盖10个独立类别：飞机，汽车，鸟、猫、鹿、狗、青蛙、马、船和卡车。每个类别分布均衡，确保模型训练的公平性数据集以批次存储，训练时需注意随机打乱顺序。  

 

使用`torchvision`工具包高效加载数据。代码中过`transforms.Compose`定义预处理流程：  

- `ToTensor()`将图像转为张量；  

- `Normalize()对RGB三通道进行归一化

设置`download=False`可直接读取本地`data`目录下的数据。通过`DataLoader`划分批次训练集启用`shuffle`增强随机性，测试集保持顺序不变。  

 

利用`matplotlib`实现图像反归一化并显示。通过迭代训练数据，随机抽取批次图像，结合生成网格视图，直观展示图片及其标签