CIFAR-10Python图像分类资源&CIFAR-100Python图像分类资源

CIFAR-10 和 CIFAR-100 的 Python 代码资源是搞图像分类比较常用的家伙，图像小、加载快，挺适合新手和做实验的同学用来练手。你用 PyTorch 也好，TensorFlow 也行，加载、预、训练模型、评估效果这几步都有现成的套路，基本不用怎么折腾。

CIFAR-10是 10 类，比如飞机、青蛙、卡车啥的，一共 6 万张小图，32x32像素，看着有点糊但训练快。CIFAR-100就更细，分成 100 类，挑战性高一点，适合想再进阶的你。

加载数据你可以用torchvision.datasets.CIFAR10或tf.keras.datasets.cifar10，接口简单，响应也快。预呢，加点旋转、翻转、归一化都可以直接上，代码量不大，提升效果还挺。

常见的模型比如LeNet、VGG、ResNet这些都能直接跑，用 Python 写一套下来还蛮顺的。训练的时候记得选对优化器，比如Adam或者SGD，再配个cross_entropy损失函数，一般问题不大。

训练完的模型别忘了保存，用model.save()或者torch.save()都方便，后面推理用得上。如果你想看看别人怎么搞的，可以翻翻下面这些链接，挺多实战代码可以借鉴。

如果你正在练 CNN，或者想测试新模型，CIFAR数据集还真是个不错的起点，简单上手、扩展性也好，拿来调参练手都合适。