PyTorch60分钟教程学习笔记基本概念网络构建分类网络搭建,训练与测试 其他 基本概念 Tensor tensor是的含义是张量,简单的理解可以将其当成三维矩阵,pytorch中的张量是对数据的一种封装,也是数据结构中最核心的部分之一。对于pytorch中的张量,数组可能是更好的理解方法。 Tensor的定义 直接定义矩阵,使用torch.Tensor(shape)...
先放些链接,cifar10的数据集的下载地址:http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html 用二进制tfcords的数据集训练,下载第三个,下载的数据文件集是这样的 上面下载的文件中,data_batch_(num).bin是训练集,一共有5个训练集;test_batch.bin为测试集 在数据集输读入的时候,也将会根据文件名来获取这些数据,后...
因此,多机多卡并行计算逐渐成为深度学习训练的主流方法之一。 CIFAR-10是一个常用的图像分类数据集,由60000张32x32像素的彩色图像组成,分为10个类别。由于其数据量适中且类别清晰,CIFAR-10常被用于测试和比较不同深度学习模型和算法的性能。下面将参考 DeepSpeedExamples介绍DeepSpeed在CIFAR-10中的使用,帮助大家更好...
作者称在 A100 上训练,10 秒就能达到 94% 的准确率。我们用如下代码训练: git clone https://github.com/TySam-code/hlb-CIFAR10 && cd hlb-CIFAR10 && python -m pip install -r requirements.txt && python main.py 笔者多次训练后得到的平均值是 7.6 秒 完成 93.8% 的准确率。这个结果和作者的差...
CIFAR10の训练 一,CIFAR10 CIFAR-10是一个更接近普适物体的彩色图像数据集。CIFAR-10 是由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:飞机( airplane )、汽车( automobile )、鸟类( bird )、猫( cat )、鹿( deer )、狗( ...
Cifar-10由60000张32*32的RGB彩色图片构成,共10个分类。50000张训练,10000张测试(交叉验证)。这个数据集最大的特点在于将识别迁移到了普适物体,而且应用于 多分类(姊妹数据集Cifar-100达到100类,ILSVRC比赛则是1000类)。 可以看到,同已经成熟的人脸识别相比,普适物体识别挑战巨大,数据中含有大量特征、噪声,识别物体...
【新智元导读】这位小哥在单张A100上，10秒完成了CIFAR-10训练，打破了世界纪录，还引来了Karpathy啧啧称赞。刷新世界纪录！用600行代码，在单张A100上，不到10秒，就完成了CIFAR-10数据集的训练，并且精度高达94%。特斯拉前AI总监Andrej Karpathy连发3条推特，疯狂点赞。Karpathy之所以如此激动，是因为12年前，他...
这是一段在 PyTorch 中实现 ResNet(残差网络)并使用 CIFAR-10 数据集进行训练和测试的代码。ResNet 是一种深度学习模型,由于其独特的“跳跃连接”设计,可以有效地解决深度神经网络中的梯度消失问题。CIFAR-10 是一个常用的图像分类数据集,包含10个类别的60000张32x32彩色图像。
解释一下里面的参数 root=数据放在哪。 train=是否为训练集 。 download=是否去网上下载。 里面的那个 transform 就是转换数据类型为Tensor类型。 准备一个测试集 一个训练集 自动从网上下载好。 大概160MB左右。图片大小是32*32的RGB格式。 train_data=torchvision.datasets.CIFAR10(root='../data',train=True,...
CIFAR-10数据集是一个用于训练计算机视觉模型的标准数据集,包含了10个类别的60000个32x32的彩色图像。这些类别包括飞机、汽车、鸟、猫、鹿、狗、青蛙、马、船和卡车。每个类别有6000个图像,其中5000个用于训练,1000个用于测试。本文将介绍如何训练模型以及如何优化模型以提高准确率。首先,我们需要导入必要的库和模块,...