//bin_path为tif文件的路径,注意文件名中的序号要替换成%d//比如:"cifar-10/img/%d.tif"//这里的shuffle_idx为数组train_image_shuffle_set中某一元素的地址://假如batch_size=32,传入train_image_shuffle_set,则取0~31地址中保存的顺序//如果传入&train_image_shuffle_set[32],则取32~63地址中保存的顺序...
在main函数中运行上述tran_resnet_cifar_10_test_one_epoch函数，得到分类结果如下，可以看到对测试集分...
CIFAR10 pytorch ResNet34 Train: EPOCH:150, BATCH_SZ:128, LR:0.1, ACC:92.64 train spend time: 2:22:26.691364 运行150个迭代,每个迭代耗时54秒,准确率提升了7%,达到92.6%。准确率变化曲线如下:
CIFAR10 pytorch ResNet34 Train: EPOCH:200, BATCH_SZ:128, LR:0.1, ACC:85.38 train spend time: 3:11:21.618257 运行200个迭代,每个迭代耗时54秒,准确率提升了5%,达到85%。准确率变化曲线如下:
pytorch识别CIFAR10:训练ResNet-34(自定义transform,动态调整学习率,准确率提升到94.33%) 2019-03-20 22:46 −... 碧水青山 0 4067 15、cifar10 2019-12-23 21:55 −1 import tensorflow as tf 2 from tensorflow.keras import datasets, layers, optimizers, Sequential, metrics 3 from tensorflow import...
在前一篇中的ResNet-34残差网络,经过减小卷积核训练准确率提升到85%。 这里对训练数据集做数据增强: 1、对原始32*32图像四周各填充4个0像素(40*40),然后随机裁剪成32*32。 2、按0.5的概率水平翻转图片。 代码具体修改如下: 1transform_train =transforms.Compose([2#对原始32*32图像四周各填充4个0像素(40*...
本文将依次在两层全连接网络,三层卷积网络,自定义多层卷积网络,经典网络(ResNet)上训练和验证cifar-10,见证测试集准确率是如何从40%提升到90%的。通过本文可以对Pytorch下如何构建网络,训练网络和调优有较清晰的认识。 注意,Pytorch model zoo中的resnet模型直接使用会报错,因此需要自己实现一个resnet,本文引用了CSDN...
前面我们使用libtorch实现的Alexnet网络对Cifar-10数据集进行训练和分类,准确率仅达到72.02%。本文我们在前文的基础上做一定修改,使准确率达到91.01%。 前文链接: sdff:基于libtorch的Alexnet深度学习网络实现——Alexnet网络结构与原理3 赞同 · 0 评论文章
前面通过数据增强,ResNet-34残差网络识别CIFAR10,准确率达到了92.6。 这里对训练过程增加2个处理: 1、训练数据集做进一步处理:对图片随机加正方形马赛克。 2、每50个epoch,学习率降低0.1倍。 代码具体修改如下: 自定义transform: 1classCutout(object):2def__init__(self, hole_size):3#正方形马赛克的边长,像素...