# cifar10-classification

**Repository Path**: yanzw/cifar10-classification

## Basic Information

- **Project Name**: cifar10-classification
- **Description**: 本项目实现了CIFAR-10数据集的下载、预处理、模型训练和测试全流程。
- **Primary Language**: Python
- **License**: Apache-2.0
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2025-04-04
- **Last Updated**: 2025-04-04

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: PyTorch, CIFAR10, CNN

## README

# CIFAR-10 图像分类项目

## 项目描述

本项目实现了CIFAR-10数据集的下载、预处理、模型训练和测试全流程。

## 目录结构

```text
cifar10_classification/
├── data/
│   ├── raw/                   # 原始数据
│   │   ├── cifar-10-batches-py/
│   │   └── cifar-10-python.tar.gz
│   ├── processed/             # 处理后的数据
│   │   ├── train/
│   │   │   ├── airplane/
│   │   │   ├── automobile/
│   │   │   └── ... (其他8个类别)
│   │   └── test/
│   │       ├── airplane/
│   │       ├── automobile/
│   │       └── ... (其他8个类别)
├── models/                    # 保存的模型
├── src/
│   ├── data/                  # 数据处理相关代码
│   │   ├── __init__.py
│   │   ├── extract_images.py  # 提取图像到目录结构
│   │   └── dataset.py         # 数据集加载
│   ├── models/                # 模型定义
│   │   ├── __init__.py
│   │   ├── cnn.py             # CNN模型
│   │   └── utils.py           # 模型工具
│   ├── utils/                 # 辅助工具
│   │   ├── __init__.py
│   │   ├── config.py          # 配置文件
│   │   └── logger.py          # 日志工具
│   ├── train.py               # 训练脚本
│   ├── test.py                # 测试脚本
│   └── predict.py             # 预测脚本
├── requirements.txt           # 依赖文件
├── README.md                  # 项目说明
└── .gitignore
```

## 使用说明

### 1. 安装依赖

```bash
pip install -r requirements.txt
```

### 2. 准备数据

下载CIFAR-10数据集并放置在data/raw/目录下，然后运行：

```bash
python -m src.data.init
```

这将把CIFAR-10数据集提取到data/processed/目录下，按照类别分为train和test两个子目录。

### 3. 训练模型

```bash
python -m src.train
```

### 4. 测试模型

```bash
python -m src.test
```

### 5. 预测

```bash
python -m src.predict --image {image_path}
```

## 配置为可安装包

### 安装你的项目

```
# 在项目根目录创建 setup.py
echo "from setuptools import setup, find_packages; setup(name='project', packages=find_packages())" > setup.py

# 安装为开发模式
pip install -e .
```

### 创建 setup.py

> 映射src为工程根目录

```python
from setuptools import setup, find_packages

setup(
    name="cifar10_classification",
    version="0.0.1",
    packages=find_packages(where="src"),
    package_dir={"": "src"},
)
```

### 安装为开发模式

```pip install -e .```

### 在任何位置直接导入

```from utils import helpers # 全局可用```