CPU训练 Pytorch是默认在 CPU 上运行: batch_size=1000#批次大小forepochinrange(num_epochs):print('current epoch +%d'%epoch)running_loss=0.0fori,(images,labels)inenumerate(train_loader,0):images=images.view(images.size(0),-1)labels=torch.tensor(labels,dtype=torch.long)# 梯度清零optimizer.zero_...
self.fc3:最后一个全连接层,具有10个神经元,对应于CIFAR-10数据集中的10个类别。 class Net(nn.Module)::这里定义了一个名为Net的神经网络类,它继承自nn.Module,这是PyTorch中构建神经网络的标准方式。 def __init__(self)::这是模型的初始化方法,用于定义模型的各个层和参数。 def forward(self, x)::...
net = net.to(device) #使用GPU训练# 定义损失函数和优化器 import torch.optim as optim criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9) #optimizer = optim.Adam(net.parameters(), lr=0.001) ...
数据集中一共有 50000 张训练图片和 10000 张测试图片 官方地址:https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html可以通过官网直接下载,有三个版本的(python,matlab,c);也可以直接在代码中下载(pytorch已封装,下文就采用这种方法) 从官网下载的是cifar-10-python.tar.gz,解压之后会得到相应文件夹,里面的文件如下...
CIFAR-10是一个常用的图像识别数据集,包含10个类别,每个类别有6000张32x32的彩色图像。 本文使用Pycharm及Pytorch框架搭建GoogLeNet神经网络框架,使用CIFAR10数据集训练模型。 笔者查阅资料时发现绝大多数文章仅仅给出代码而没有训练信息、模型参数文件。在CSDN社区出现收费情况,下载后可能是智商税,笔者认为十分不友好,故...
1、准备cifar-10的数据: 链接: https://pan.baidu.com/s/1nJOtE2QV4AAA34cnOYU8uQ 提取码:pni8 2、配置好训练配置: '''Train CIFAR10 with PyTorch.'''https://github.com/kuangliu/pytorch-cifar'''https://blog.csdn.net/xu_fu_yong/article/details/92848502?utm_medium=distribute.pc_relevant.none...
1.加载数据集,并对数据集进行增强,类型转换 官网cifar10数据集 附链接:https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html 读取数据过程中,可以改变batch_size和num_workers来加快训练速度 代码语言:javascript 复制 transform=transforms.Compose([ #图像增强 transforms.Resize(120), transforms.RandomHorizontalFlip(), ...
在训练数据上训练模型 在测试数据上测试模型 首先,我们导入库matplotlib和numpy. 这些分别是绘图和数据转换的基本库。 代码语言:javascript 复制 importmatplotlib.pyplotasplt #forplottingimportnumpyasnp #fortransformationimporttorch # PyTorchpackageimporttorchvision # load datasetsimporttorchvision.transformsastransforms...
我们今天要做的就是如何训练一个神经网络模型,使得输入一张CIFAR中的图片,会输出预测的类别(10个类别之一)。 一、总体步骤: 代码语言:javascript 复制 步骤1:使用torchvision来加载和标准化CIFAR10训练和测试数据集 步骤2:使用pytorch框架定义一个卷积神经网络CNN步骤3:定义一个损失函数 ...