1.数据准备 我们在前面已经介绍过Cifar10数据集,它是一个常用的彩色图片数据集,它是由10个类别组成的,分别是airplane、automobile、bird、cat、deer、dog、frog、horse、ship和truck,其中,每一张照片都是3*32*32,即3通道彩色图片,分辨率为32*32。 如下代码之前讲解过,这里再次给出: import torch from torch.util...
cifar10_epoch_1.ckpt cifar10_epock_2.ckpt cifar10_epoch_3.ckpt cifar10_epoch_4.ckpt cifar10_epoch_5.ckpt 接下来我们载入效果最好的模型,看一下预测效果如何,实现代码如下:checkpoint = torch.load('./checkpoint/cifar10_epoch_5.ckpt') #载入现有模型net.load_state_dict(checkpoint['net'])...
本次使用的是CIFAR10数据集,也是一个很经典的图像分类数据集,由 Hinton 的学生 Alex Krizhevsky 和 Ilya Sutskever 整理的一个用于识别普适物体的小型数据集,一共包含 10 个类别的 RGB 彩色图片。 PyTorch的CIFAR-10数据集有时下载不了,我这里将下载好的压缩包放在网盘中,需要的可以自行下载,解压后放在...
本示例教程将会演示如何使用飞桨的卷积神经网络来完成图像分类任务。这是一个较为简单的示例,将会使用一个由三个卷积层组成的网络完成cifar10数据集的图像分类任务。 - 飞桨AI Studio
这次我们要实现的模型为CNN,将利用pytorch在数据集CIFAR-10上进行图像分类。 课程的助教打乱了数据集,并且已经分为了测试、验证、以及训练集,我们的任务就是编写模型,训练后在测试集上做出结果并提交 以下为已经给出的实验代码框架: importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFfromtorch.utils.dataimport...
06.PyTorch搭建 VGGNet 实现Cifar10图像分类是从环境配置开始讲起,计算机博士这次终于把Pytorch框架给讲透彻了!草履虫都学的会的【Pytorch深度学习入门】教程!的第66集视频,该合集共计118集,视频收藏或关注UP主,及时了解更多相关视频内容。
这是一个入门级的图像分类模型,主要是用来熟悉模型。 一、准备 cifar-10 数据集 数据集下载:http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html 若是下载太慢了,你可以点击CSDN下载链接 数据集组成:本数据及包含了6万张分辨率为32x32的图片,一共10类,分别为:飞机、汽车、鸟、猫、鹿、狗、青蛙、...
所选数据集为Cifar-10,该数据集共有60000张带标签的彩色图像,这些图像尺寸32*32,分为10个类,每类6000张图。这里面有50000张用于训练,每个类5000张,另外10000用于测试,每个类1000张。 训练策略如下: 1.优化器:momentum=0.9 的 optim.SGD,adam在很多情况下能加速收敛,但因为是自适应学习率,在训练后期存在不能收...
CIFAR10 数据集包含 10 类,共 60000 张彩色图片,每类图片有 6000 张。此数据集中 50000 个样例被作为训练集,剩余 10000 个样例作为测试集。类之间相互度立,不存在重叠的部分。因此,cifar10分类就是一个图像多分类任务。Keras另一个好处在于已经集成了很多常见的数据集和模型,在接口里可以直接调用。