由于步骤与上期基本一致,笔者就不重复累述了。 1 定义 import torch.nn as nn # VGG配置字典 cfg = { 'VGG11': [64, 'M', 128, 'M', 256, 256, 'M', 512, 512, 'M', 512, 512, 'M'], 'VGG13': [64, 64, 'M', 128, 128, 'M', 256, 256, 'M', 512,
optimizer = optimizers.Adam(0.0001) class VGG_13(keras.Model): def __init__(self): super(VGG_13, self).__init__() # unit1 [b,32,32,3] => [b,16,16,64] self.conv1 = layers.Conv2D(64, (3, 3), strides=1, padding='same', activation=tf.nn.relu) self.conv2 = layers.Co...
代码如下: 1#encoding: utf-82importtensorflow as tf3fromtensorflowimportkeras4fromtensorflow.kerasimportlayers, Sequential, losses, optimizers, datasets5importmatplotlib.pyplot as plt67#load data8(x, y), (x_test, y_test) =datasets.cifar10.load_data()9y = tf.squeeze(y, axis=1)10y_test = tf...
硬声是电子发烧友旗下广受电子工程师喜爱的短视频平台,推荐 10-CIFAR100与VGG13实战-1视频给您,在硬声你可以学习知识技能、随时展示自己的作品和产品、分享自己的经验或方案、与同行畅快交流,无论你是学生、工程师、原厂、方案商、代理商、终端商...上硬声APP就够了!
博主非常期待与你一同探索这个精心打造的专栏,里面充满了丰富的实战项目和可运行的代码,希望你不要错过。 一、VGGNet概述 VGGNet(Visual Geometry Group Network)是由牛津大学视觉几何组(Visual Geometry Group)提出的深度卷积神经网络架构,它在2014年的ImageNet图像分类挑战中取得了优异的成绩。VGGNet之所以著名,一方面...
VGG13卷积神经网络识别难度较大的Cifar10彩色图片数据集,Cifar10数据集一共包含60000张32*32像素的三通道彩色图片,其中已经划分好训练集50000张,测试集10000张,并给出了10种分类标签。数据集较大,在第一次运行程序时请注意流量使用。 我们这次还使用了tensorboard对网络结构进行了可视化。 环境pycharm2019 + tensorflow...
✅作者简介:人工智能专业本科在读,喜欢计算机与编程,写博客记录自己的学习历程。 🍎个人主页:小嗷犬的博客 🍊个人信条:为天地立心,为生民立命,为往圣继绝学,为万世开太平。 🥭本文内容:Pytorch 基于ResNet-18的物体分类(使用CIFAR-10数据集) 更多内容请见👇 Pytorch 基于VGG-16的服饰识别(使用Fashion-MNIS...
CIFAR10数据集实战-数据读取部分(上) 本节课主要介绍CIFAR10数据集 登录http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html网站,可以自行下载数据集。 打开页面后 前讲的MNIST数据集为0~9的数字识别,而这里的为10类物品识别。由上可见物品包含有飞机、汽车、鸟、猫等。照片大小为32*32的彩色图片。每一个类别大概有...
CIFAR100与VGG13实战 importtensorflowastf fromtensorflow.kerasimportlayers,optimizers,datasets,Sequential importos os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL']='2' tf.random.set_seed(2345) defpreprocess(x,y): # [0~1] x=tf.cast(x,dtype=tf.float32)/255....
VGG网络的创新点:通过堆叠多个小卷积核来替代大尺度卷积核,可以减少训练参数,同时能保证相同的感受野。 论文中提到,可以通过堆叠两个3×3的卷积核替代5x5的卷积核,堆叠三个3×3的卷积核替代7x7的卷积核。 感受野定义:在卷积神经网络中,决定某一层输出结果中一个元素所对应的输入层的区域大小,被称作感...