#CIFAR10

Image GPT是一个基于生成像素预训练模型（Generative Pretraining from Pixels）的PyTorch实现，支持多种预训练模型和数据集。该项目允许下载预训练模型、量化图像、进行生成预训练和分类微调。它还具有BERT风格的预训练、支持加载OpenAI预训练模型等功能。目前，使用单个NVIDIA 2070 GPU可在Fashion-MNIST上实现高效训练，简化了多种图像数据集上的生成模型训练和应用流程。

hlb-CIFAR10是一个专注于快速训练CIFAR-10数据集的开源项目。该项目在单GPU上实现了世界纪录级的训练速度，目前可在A100 GPU上在约6.3秒内完成训练。项目基于David Page的实现进行了优化，包括自定义架构、超参数调优和内存格式改进。代码设计简洁，易于理解和修改，适合研究人员进行快速实验和创新。项目目标是在未来1-2年内将训练时间进一步缩短到2秒以内。

项目通过去噪扩散概率模型实现高质量无条件图像生成，结合无平衡态热力学概念，在CIFAR10和256x256 LSUN数据集上取得了优异的Inception和FID评分。用户可以灵活选择噪声调度器以平衡生成质量与速度，该模型也支持渐进式无损压缩，作为自动回归解码的推广。详情请参照官方推理与训练示例。

Vision Transformer (ViT) 模型经过ImageNet-21k数据集的预训练，并在CIFAR10数据集上微调，适用于224x224分辨率的图像分类任务。采用16x16像素的固定大小图像补丁进行特征提取，为下游任务提供了有效支持。在GitHub上访问相关代码，了解如何将该技术应用到各种项目中。