这段代码是用于加载和预处理CIFAR-10数据集以供PyTorch模型训练使用的。让默默子来详细解释每一部分的功能: import torch和import torchvision导入了PyTorch库及其torchvision模块,这两个库在深度学习和计算机视觉任务中非常常用。 import torchvision.transforms as transforms导入了torchvision库中的transforms模块,该模块包含了...
net = net.to(device) #使用GPU训练# 定义损失函数和优化器 import torch.optim as optim criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9) #optimizer = optim.Adam(net.parameters(), lr=0.001) ...
4.3 训练代码 上图是训练代码,每训练一批数据(40张图像一次性放入显存)就更新神经网络参数,所有训练集图像(50000张)训练完后输出训练信息及更新学习率,这样一共重复执行EPOCH_CNT次(for循环嵌套)。 4.4 测试代码 上图为测试代码,大致操作是将之前训练的模型用测试集(10000张)测试一遍,统计预测正确的占比并输出相关...
首先,我们看到导入了必要的 PyTorch 库和模块,包括神经网络(nn)、优化器(optim)、学习率调度器(lr_scheduler)、数据集(datasets)、数据转换(transforms)、数据加载器(DataLoader)等。 import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from torch.optim.lr_scheduler import StepLR, ReduceLROnPlate...
数据集被分为训练集和测试集,其中训练集包含50,000张图片,测试集包含10,000张图片。每张图片都是3*32*32,也即3-通道彩色图片,分辨率为32*32。此外,还有一个CIFAR-100的数据集,由于CIFAR-10和CIFAR-100除了分类类别数不一样外,其他差别不大,此处仅拿CIFAR-10这个相对小点的数据集来进行介绍,介绍用pytorch来进...
开源工程链接:https://github.com/kuangliu/pytorch-cifar 1、准备cifar-10的数据: 链接: https://pan.baidu.com/s/1nJOtE2QV4AAA34cnOYU8uQ 提取码:pni8 2、配置好训练配置: '''Train CIFAR10 with PyTorch.'''https://github.com/kuangliu/pytorch-cifar'''https://blog.csdn.net/xu_fu_yong/artic...
读取数据过程中,可以改变batch_size和num_workers来加快训练速度 代码语言:javascript 复制 transform=transforms.Compose([ #图像增强 transforms.Resize(120), transforms.RandomHorizontalFlip(), transforms.RandomCrop(96), transforms.ColorJitter(brightness=0.5,contrast=0.5,hue=0.5), #转变为tensor 正则化 transforms...
第五步保存训练的模型,Pytorch支持两种保存方式 仅保存模型参数 保存完整模型(包含参数) WEIGHT='./cifar_net_weights.pth'MODEL='./cifar_net_model.pth'torch.save(net.state_dict(),WEIGHT)# 仅保存模型参数torch.save(net,MODEL)# 保存整个模型(包含参数) ...
我们今天要做的就是如何训练一个神经网络模型,使得输入一张CIFAR中的图片,会输出预测的类别(10个类别之一)。 一、总体步骤: 代码语言:javascript 复制 步骤1:使用torchvision来加载和标准化CIFAR10训练和测试数据集 步骤2:使用pytorch框架定义一个卷积神经网络CNN步骤3:定义一个损失函数 ...