准备构建resnet单元 代码语言:javascript 复制 classResBlk(nn.Module):# 与上节一样,同样resnet的block单元,继承nn模块 def__init__(self):super(ResBlk,self).__init__()# 完成初始化 由ResNet特点可知,需要传入channel_in和channel_out才能进行运算,因此在定义中需要加入两个变量。 代码语言:javascript 复...
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的基本模型结构,接下来直接导入对应的数据和模型即可。完整的模型训练如下: import torch import resnet import get...
net = resnet() net = net.to(device)#将网络部署到GPU上 loss_fn = nn.CrossEntropyLoss().to(device) #选好loss_function optimizer = torch.optim.Adam(net.parameters(),lr=1e-3) #选好优化方式 # 开始训练 for epoch in range(5): # 只是简单跑一下,所以只设置了5个epoch for batchidx, (...
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,...
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))...
在ResNet这个类中又由Bottleneck(瓶颈层)、3×3卷积层、1×1卷积层、BasicBlock组成。接下来将逐步解释。 Bottleneck类 拼劲层这个类在resnet50及之后的系列用这个,resnet18、resnet34用BasicBlock 参数说明: expansion=4:Bottleneck的输出通道数是输入通道数的4背 ...
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...
在 ResNet 中,残差块(residual block)是基本构建模块,通过不断堆叠残差块,模型的深度得以增加。 具体来说,ResNet 在 CIFAR-10 数据集上采用了 ResNet18 这个模型,它包含了 18 层残差块。在每个残差块中,输入数据会通过一系列卷积层、批量归一化层和激活函数进行处理,最后加上跨层连接,得到输出数据。通过这种...
然后我们搭建完整的ResNet-18 代码语言:javascript 复制 class ResNet18(nn.Module): def __init__(self): super(ResNet18, self).__init__() self.conv1 = nn.Sequential( nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3, stride=3, padding=0), nn.BatchNorm2d(64), ) # followed 4 blocks # [b, 64,...
首先,我们来简要介绍一下CIFAR-10数据集和ResNet50模型。CIFAR-10是一个包含10个类别的60000张32x32彩色图像的数据集,常用于图像分类任务的训练和测试。ResNet50则是一种深度为50层的残差网络,通过引入残差连接来解决深度神经网络中的梯度消失和表示瓶颈问题。在CIFAR-10数据集上,ResNet50可以提取图像的特征,并将其...