在第一个线性层之后,最后一个输出层(也是线性层)针对我们数据集中的十个唯一类别中的每一个都有十个神经元。 架构如下: 图3:CNN 的架构图 为了构建我们的模型,我们将创建一个从torch.nn.Module类继承的CNN 类,以利用 Pytorch 实用程序。除此之外,我们将使用torch.nn.Sequential容器将我们的层一个接一个地组...
卷积层:可以认为是利用图像的多个滤波器(经常被称为卷积操作)进行滤波,得到图像的特征。 通常,我们在 PyTorch 中使用nn.Conv2d定义卷积层,并指定以下参数: 1nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0) 用3x3 窗口和步长 1...
使用之前定义的图片预处理和图片增强操作创建卷积网络。网络由三个卷积层组成。第一层有 32 个卷积核,尺寸是 3×3,激活函数用 ReLU,这一层后使用 max_pool 层用于缩小尺寸。然后是两个卷积核级联,卷积核的个数是 64,尺寸是 3×3,激活函数是 ReLU。之后依次是 max_pool 层,具有 512 个神经元、激活函数为 ...
这代码完全就是numpy推理,不需要安装pytorch,树莓派也装不动pytorch,太重了,下面是推理结果,比之前的MLP网络慢很多,主要是手动实现的卷积网络全靠循环实现。 那我们给它加加速吧,下面是一个多线程加速程序: import numpy as np import os from PIL import Image from multiprocessing import Pool def conv2d(input...
其次,Python在深度学习领域也发挥着重要作用。深度学习是一种基于神经网络的学习方法,通过多层次的神经网络来模拟人脑的学习和认知过程。Python的深度学习库,如TensorFlow和PyTorch,提供了强大的框架和工具,使得开发者可以轻松地构建和训练深度学习模型。这些模型在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域都有广泛的应用。
刚入门卷积神经网络,在cifar-10数据集上复现了LeNet、AlexNet和VGG-16网络,发现VGG-16网络分类准确率最高,之后以VGG-16网络为基础疯狂调参,最终达到了90.97%的准确率。(继续进行玄学调参,可以更高) 二、VGG-16网络介绍 VGGNet是牛津大学视觉几何组(Visual Geometry Group)提出的模型,原文链接:VGG-16论文 该模型在...
定义卷积神经网络的结构 这里,将定义一个CNN的结构。将包括以下内容: 卷积层:可以认为是利用图像的多个滤波器(经常被称为卷积操作)进行滤波,得到图像的特征。 通常,我们在 PyTorch 中使用nn.Conv2d定义卷积层,并指定以下参数: 1nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0) ...
这代码完全就是numpy推理,不需要安装pytorch,树莓派也装不动pytorch,太重了,下面是推理结果,比之前的MLP网络慢很多,主要是手动实现的卷积网络全靠循环实现。 conv2d和max_pool2d加速程序: importnumpy as npimportosfromPILimportImagedefconv2d(images,weight,bias,stride=1,padding=1):#卷积操作N, C, H, W ...
PyG(PyTorch Geometric)是一个基于PyTorch的库,可以轻松编写和训练图神经网络(GNN),用于与结构化数据相关的广泛应用。 它包括从各种已发表的论文中对图和其他不规则结构进行深度学习的各种方法,也称为几何深度学习。此外,它还包括易于使用的迷你批处理加载程序,用于在许多小型和单巨型图上操作,多GPU支持,大量通用基准...