最后我们把之前训练LeNet5的代码拷贝过来,将里面的model=LeNet5()改为model=ResNet18()就行了。完整代码如下 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 import torch from torch import nn, optim import torch.nn.functional as F from torch.utils.data import DataLoader from torchvision import dat...
何凯明等人在2015年提出的ResNet,在ImageNet比赛classification任务上获得第一名,获评CVPR2016最佳论文。 自从深度神经网络在ImageNet大放异彩之后,后来问世的深度神经网络就朝着网络层数越来越深的方向发展,从LeNet、AlexNet、VGG-Net、GoogLeNet。直觉上我们不难得出结论:增加网络深度后,网络可以进行更加复杂的特征提取,...
本部分介绍如何采用ResNet解决CIFAR10分类问题。 之前讲到过,ResNet包含了短接模块(short cut)。本节主要介绍如何实现这个模块。 先建立resnet.py文件。 如图 先引入相关包 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制Cloud Studio 代码运行 import torch import torch.nn as nn 准备构建resnet单元 代码语言:javascript...
需要说明的是,提取出的文件数据格式为[-1,3072],因此需要重新对数据维度进行调整,使之适用于模型的输入。 7.2.2 基于ResNet的CIFAR-10数据集分类 前面对ResNet模型以及CIFAR-10数据集进行了介绍,本小节开始使用前面定义的ResNet模型进行分类任务。 7.2.1节已经介绍了CIFAR-10数据集的基本构成,并讲解了ResNet的基...
Resnet18( (conv1): Conv2d(3, 64, kernel_size=(7, 7), stride=(2, 2), padding=(3, 3), bias=False) (bn1): BatchNorm2d(64, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True) (relu): ReLU(inplace=True)
使用ResNet进行CIFAR-10数据集进行测试,这里使用的是将CIFAR-10数据集的分辨率扩大到32X32,因为算力相关的问题所以我选择了较低的训练图像分辨率。但是假如你自己的算力比较充足的话,我建议使用训练的使用图像的分辨率设置为224X224(这个可以在代码里面的transforms.RandomResizedCrop(32)和transforms.Resize((32, 32))...
最近一直在使用pytorch深度学习框架,很想用pytorch搞点事情出来,但是框架中一些基本的原理得懂!本次,利用pytorch实现ResNet神经网络对cifar-10数据集进行分类。CIFAR-10包含60000张32*32的彩色图像,彩色图像,即分别有RGB三个通道,一共有10类图片,每一类图片有6000张,其类别有飞机、鸟、猫、狗等。
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本文将会介绍如何利用Keras来搭建著名的ResNet神经网络模型,在CIFAR 10数据集进行图像分类。 数据集介绍 CIFAR 10数据集是已经标注好的图像数据集,由Alex Krizhevsky, Vinod Nair, and Geoffrey Hinton三人收集,其访问网址为:https
ResNet在ImageNet图像分类任务上取得了突破性的成果,成为当时最先进的神经网络结构。 2.ResNet的主要特点 ResNet的主要特点有以下几点: (1)残差结构:通过残差结构,ResNet能够有效缓解梯度消失和梯度爆炸问题,使得网络更容易训练。 (2)宽泛的适用性:ResNet不仅在图像分类任务上表现出色,同时在许多其他计算机视觉任务中...