图片增广+Normalize()归一化的训练代码和结果 batch_size,epoch, devices, net,lr = 256,20, d2l.try_all_gpus(), d2l.resnet18(10, 3),0.001 # ResNet(类别数,输入通道数(3通道的图片,所以是3)) def init_weights(m): if type(m) in [nn.Linear, nn.Conv2d]: nn.init.xavier_uniform_(m.we...
根据博主【深度学习】Cifar-10-探究不同的改进策略对分类准确率提高的实验, 数据白化(图像归一化), 翻转和截取. 当然其实课程已经帮我们做好了normalize这一基本步骤. 我首先从最简单的裁切和翻转开始. 参照其他博客,这里我们这样修改: transform_train = T.Compose([ T.ToTensor(), T.Normalize((0.4914,0.4822,...
import paddle import paddle.nn.functional as F import numpy as np from paddle.vision.transforms import Compose, Resize, Transpose, Normalize #准备数据 t = Compose([Resize(size=96),Normalize(mean=[127.5, 127.5, 127.5], std=[127.5, 127.5, 127.5], data_format='HWC'),Transpose()]) #数据转换...
ToTensor类是实现:Convert a PIL Image or numpy.ndarray to tensor; Normalize:逐channel的对图像进行标准化,output=(input-mean)/std; 用均值(0.5, 0.5, 0.5)和标准差(0.5, 0.5, 0.5)对图像做归一化处理。 transform=transforms.Compose([transforms.ToTensor(),transforms.Normalize((0.5,0.5,0.5),(0.5,0.5,...
Normalize((0.5, 0.5, 0.5)) ] # 加载训练数据集 trainset = datasets.CIFAR10(root='./data', train=True, download=True, transform=transform) trainloader = torch.utils.data.DataLoader(trainset, batch_size=4, shuffle=True, num_workers=2) # 加载测试数据集 testset = datasets.CIFAR10(root='...
transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5)) 对数据进行标准化,公式是(x-mean)/std,前一个是三通道的均值,后一个是三通道的方差,处理之后数值范围为(-1,1) 经过处理后,数据服从正态分布。 importtorch importtorchvision importtorchvision.transformsastransforms ...
(),# 转为Tensortransforms.Normalize((0.5,0.5,0.5),(0.5,0.5,0.5)),# 归一化 先将输入归一化到(0,1),再使用公式”(x-mean)/std”,将每个元素分布到(-1,1)])#Cifar110 datasettrain_dataset=dsets.CIFAR10(root='/ml/pycifar',train=True,download=True,transform=transform)test_dataset=dsets....
对于Affine层,1个样本在1个神经元的输出为1个值,对应一个batch的N个样本该神经元总共有N个输出值,通过计算这N个值的均值、方差来进行normalize。假设某一层的第i个神经元输出为xi1、xi2、…、xiN,对其进行BN操作如下式所示,其中ε为一个较小值,用于防止σ为0时计算异常的情况。
transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5)) 对数据进行标准化,公式是(x-mean)/std,前一个是三通道的均值,后一个是三通道的方差,处理之后数值范围为(-1,1) 经过处理后,数据服从正态分布。 代码语言:javascript 复制 importtorchimporttorchvisionimporttorchvision.transformsastransforms ...
(mode='test', transform=transform) x_test = np.zeros((10000, 3, 32, 32), dtype='float32') y_test = np.zeros((10000, 1), dtype='int64') for i in range(len(cifar10_test)): test_image, test_label = cifar10_test[i] # normalize the data x_test[i, :, :, :] = test_...