数据:PyTorch 自带的 CIFAR-10 图片数据集 代码+注释如下。 第一步,下载数据,抽取 10%的样本 # 导入必要的库importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimimporttorchvisionimporttorchvision.transformsastransformsfromtorch.utils.dataimportDataLoaderimportnumpyasnpimporttorch.nn.functionalasF# 设置一个随机种子...
wget --no-check-certificate http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar-10-binary.tar.gz echo "Unzipping..." tar -xf cifar-10-binary.tar.gz && rm -f cifar-10-binary.tar.gz mv cifar-10-batches-bin/* . && rm -rf cifar-10-batches-bin # Creation is split out because leveldb sometimes...
一. 前言 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.util...
定义卷积神经网络(CNN) 定义损失函数和优化器 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...
pytorch 2.3.0 一、前期准备 1.设置GPU importtorchimporttorch.nn as nnimportmatplotlib.pyplot as pltimporttorchvision device= torch.device("cuda"iftorch.cuda.is_available()else"cpu") device 2. 导入数据 使用dataset下载CIFAR10数据集,并划分好训练集与测试集 ...
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CNN02:Pytorch实现VGG16的CIFAR10分类 1、VGG16的网络结构和原理 VGG的具体网络结构和原理参考博客: https://www.cnblogs.com/guoyaohua/p/8534077.html 该博客不只讲了VGG还讲了其他卷积神经网络的网络结构,比较详细,容易理解。 2、基于Pytorch的VGG的CIFAR10分类Python代码实现 ...
CIFAR-10是一个常用的图像分类数据集,包含10个不同类别的60000个32x32彩色图像。CNN(卷积神经网络)是一种深度学习模型,特别适用于图像识别和分类任务。 使用CIFAR-10求解器训练CNN,可以通过以下步骤进行: 数据准备:首先,需要下载CIFAR-10数据集并进行预处理。可以使用Python的库(如TensorFlow、PyTorch)提供的API来下载...
用CNN对CIFAR10进行分类（pytorch）⽤CNN对CIFAR10进⾏分类（pytorch）CIFAR10有60000个32∗32⼤⼩的有颜⾊的图像，⼀共10种类别，每种类别有6000个。训练集⼀共50000个图像，测试集⼀共10000个图像。先载⼊数据集 import numpy as np import torch import torch.optim as optim from torchvision ...
在技术实现方面,CIFAR10图像分类任务通常使用Pytorch框架实现。具体实现过程包括数据预处理、模型设计、训练过程、测试过程等。在模型设计方面,通常采用多层的卷积层、池化层和全连接层组成CNN模型。为了提高模型的性能,可以引入一些新技术,如批量标准化、优化器选择等。在训练过程中,通常使用随机梯度下降算法或者其他优化...