剪枝基础与实战(2): L1和L2正则化及BatchNormalization讲解

1. CIFAR10 数据集

CIFAR10 是深度学习入门最先接触到的数据集之一,主要用于图像分类任务中,该数据集总共有10个类别。
在这里插入图片描述

  • 图片数量:6w 张
  • 图片宽高:32x32
  • 图片类别:10
  • Trainset: 5w 张,5 个训练块
  • Testset: 1w 张,1 个测试块

Pytorch 集成了很多常见数据集的API, 可以通过pytorch 来下载这些数据集,并做成模型需要的DataSet和Dataloader, 供模型训练使用。

1.1 数据集准备

制作Dataloader: utils.py 代码实现如下:

import torchvision.datasets as datasets
import torchvision.transforms as transforms

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