简介:【10】Cifar10数据集的分类及效果验证 1.分类训练 # 导入所需要的模块import torchimport torchvisionimport torch.nn.functional as Fimport torch.nn as nnfrom torchvision import datasetsfrom torchvision import transformsfrom torch import optimfrom torch.utils.data import DataLoaderimport matplotlib.pyplot ...
1.1 准备图片 首先你得准备图片数据,这个数据可能是别人给你提供的,也可能是你自己下载的,反正你得先准备好你的图片并放在一个指定的文件夹里。 这里推荐一个批量下载网上图片的工具:IMAGE CYBORG 1.2 数据标注工具(labelme) 现在一般用于目标检测、实力分割的数据集制作的有两个工具:labelme和labeling。至于这两个...
“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: 1. 基于libtorch的Alexnet深度学习网络实现——Alexnet网络结构与原理 2. 基于libtorch的Alexnet深度学习网络实现——Cifar-10数据集分类 3. 基于libtorc...
2.训练Cifar-10数据集 回到顶部 1.Pytorch上搭建ResNet-18 1 import torch 2 from torch import nn 3 from torch.nn import functional as F 4 5 6 class ResBlk(nn.Module): 7 """ 8 resnet block子模块 9 """ 10 def __init__(self, ch_in, ch_out, stride=1): 11 12 super(ResBlk, ...
%%将一部分MontData 放入到OhmData里面 clear all;close all;clc; load Mont_data; kk1=randperm(...
resnet: torch.Size([2,10]) 回到顶部 2. 训练Cifar-10数据集 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。
深度学习与Pytorch入门实战(十二)实现ResNet-18并在Cifar-10数据集上进行验证,ResNet图解nn.Module详解1.Pytorch上搭建ResNet-181.1ResNetblock子模块importtorchfromtorchimportnnfromtorch.nnimportfunctionalasFclassResBlk(nn