CIFAR-10 是计算机视觉领域常用的基准数据集，包含 60,000 张 32x32 彩色图像，分为 10 个类别（如飞机、汽车、鸟等）。以下是使用该数据集进行 AI 实践的核心步骤：

1. 数据集概述

  • 图像尺寸：32x32 RGB 图像（共 60,000 张）
  • 类别分布：10 个均衡类别（5,000 张/类）
  • 训练集/测试集：50,000 张训练图像 + 10,000 张测试图像
  • 典型用途：图像分类、目标检测、生成对抗网络（GAN）训练等
CIFAR_10_dataset

2. 实践步骤

➡️ 步骤 1：使用 torchvision 下载数据集 

import torchvision
train_dataset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=True, download=True)
test_dataset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=False, download=True)

➡️ 步骤 2：数据预处理与增强 

transform = torchvision.transforms.Compose([
    torchvision.transforms.RandomHorizontalFlip(),
    torchvision.transforms.RandomRotation(10),
    torchvision.transforms.ToTensor(),
])

➡️ 步骤 3：构建模型（示例：轻量级 CNN） 

import torch.nn as nn
class SimpleCNN(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.layers = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(3, 16, kernel_size=3, stride=1, padding=1),
            nn.ReLU(),
            nn.MaxPool2d(2),
            nn.Conv2d(16, 32, kernel_size=3, stride=1, padding=1),
            nn.ReLU(),
            nn.MaxPool2d(2),
            nn.Flatten(),
            nn.Linear(32*8*8, 10)
        )
    def forward(self, x):
        return self.layers(x)

➡️ 步骤 4：训练与评估 

model = SimpleCNN()
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)

for epoch in range(10):
    for images, labels in train_loader:
        outputs = model(images)
        loss = criterion(outputs, labels)
        optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        optimizer.step()

3. 扩展阅读

4. 注意事项

  • 数据增强：通过旋转、翻转等操作提升模型泛化能力
  • 硬件要求：建议使用 GPU 加速训练过程
  • 模型优化：可尝试 ResNet、VGG 等更复杂的架构

💡 小贴士：CIFAR-10 的图像分辨率较低，适合验证模型设计的可行性，但若需更高精度可尝试 ImageNet 数据集 🌐