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。
- 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