使用Swin-Transformer进行CIFAR10数据集的训练

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使用Swin-Transformer进行CIFAR-10数据集进行测试，这里使用的是将CIFAR-10数据集的分辨率扩大到32X32，因为算力相关的问题所以我选择了较低的训练图像分辨率。但是假如你自己的算力比较充足的话，我建议使用训练的使用图像的分辨率设置为224X224（这个可以在代码里面的transforms.RandomResizedCrop(32)和transforms.Resize((32, 32)),进行修改，很简单），因为在测试训练的时候，发现将CIFAR10数据集的分辨率拉大可以让模型更快地进行收敛，并且识别的效果也是比低分辨率的更加好。

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