ProfilerActivityfromtorchvision.modelsimportresnet18,ResNet18_Weightsfromtorch_book.data.simple_visionimportload_data_cifar10fromtorch_book.toolsimporttrain,try_all_gpus,evaluate_accuracytorch.cuda.empty_cache()# 清空 GPU 缓存
使用ResNet18模型来训练CIFAR10数据集是一个常见的深度学习任务。下面我将按照你的提示,分点详细解释并附上相关的代码片段。 1. 准备CIFAR10数据集 CIFAR10数据集是一个包含60000张32x32彩色图像的集合,分为10个类别,每个类别有6000张图像。其中50000张用于训练,10000张用于测试。 python import torch import torchvi...
使用resnet18 对 cifar10 进行分类 网络结构 模型效果 新版Notebook- BML CodeLab上线,fork后可修改项目版本进行体验 使用resnet18 对 cifar10 进行分类 网络结构 模型效果 训练集acc能达到88%,测试集最多77% 可以通过数据增强来让数据增多。提高准确度 In [1] import paddle import paddle.fluid as fluid impor...
cirfar10 上的 ResNet18 修改 torchvision 上的ResNet18 直接用于 cifar10 是不推荐的。需要做以下改动 import torch from torch import nn, fx, optim from torch.nn import functional as F from torch.profiler import profile, record_function, ProfilerActivity from torch.ao.quantization.observer import His...
resnet_block(512, 2)) net.add(nn.GlobalAvgPool2D(), nn.Dense(num_classes)) return net 在训练开始之前,我们使用4.8.2.2节中描述的Xavier初始化。 def get_net(devices): num_classes = 10 net = resnet18(num_classes) net.initialize(ctx=devices, init=init.Xavier()) ...
# 获取前向传播网络结果 predict = resnet18(image) # 定义损失函数和准确率函数 cost = fluid.layers.cross_entropy(input=predict, label=label) avg_cost = fluid.layers.mean(cost) # 整个Batch的平均值 accuracy = fluid.layers.accuracy(input=predict, label=label) In [17] # 在定义优化之前,克隆主...
Resnet18便是Resnet的一种结构,其中由17层卷积和1层全连接层组成。 3. 迁移学习 迁移学习是一种机器学习的方法,指的是一个预训练的模型被重新用在另一个任务中。迁移学习与多任务学习以及概念飘移这些问题相关,它不是一个专门的机器学习领域。然而,迁移学习在某些深度学习问题中是非常受欢迎的,例如在具有大量训...
resnet18由一个7x7的降采样卷积,一个max pooling层,8个basicblock,一个全局池化层,最后接一个全连接层组成,如下图 tensorboard网络结构可视化,左图为torchvision中的resnet实现,右图为自定义实现 代码如下 定义残差块 class IdentityBlock(nn.Module):
resnet_block(512, 2)) net.add(nn.GlobalAvgPool2D(), nn.Dense(num_classes)) return net CIFAR-10图像分类问题的类别个数为10。我们将在训练开始前对模型进行Xavier随机初始化。 def get_net(ctx): num_classes = 10 net = resnet18(num_classes) ...
13.1.2 对CIFAR-10数据集使用图像增广来训练ResNet 1. 2. 3. ''' 使用CIFAR-10数据集,而不是我们之前使用的Fashion-MNIST数据集。这是因为Fashion-MNIST数据集中对象的位置和大小已被规范化,而CIFAR-10数据集中对象的颜色和大小差异更明显。CIFAR-10数据集中的前32个训练图像如下所示。