ResNet20 for CIFAR10 with Data Augumentation 预测 新版Notebook- BML CodeLab上线,fork后可修改项目版本进行体验 ResNet20 for CIFAR10 with Data Augumentation 91.65% accuracy in 85 epochs (about 10 min on GPU) Best accuracy in 160 epochs: 91.82% paddle更新频率较高,如果在运行原程序时出现报错或性能...
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...
ResNet50 # 两层全连接层 class Net(nn.Module): def __init__(self): super(Net, self).__init__() self.fc1 = nn.Linear(3*32*32, 256) # 输入大小为3x32x32,输出大小为256 self.fc2 = nn.Linear(256, 10) # 输入大小为256,输出大小为10 def forward(self, x): x = x.view(-1, ...
首先为减小数据量 我们在4个ResNet单元层添加stride 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 self.blk1 = ResBlk(64, 128, stride=2) 另外我闷在输出层前加入pooling层 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 x = F.adaptive_avg_pool2d(x, [1, 1]) print('after pool:',...
首先来介绍一下,ResNet: 1.论文下载地址:https://arxiv.org/pdf/1512.03385.pdf 2.ResNet的介绍: 代码实现: 数据集的处理: 调用torchvision里面封装好的数据集进行数据的训练,并且利用官方已经做好的数据集分类是数据集的划分大小。进行了一些简单的数据增强,分别是随机的随机剪切和随机的水平拉伸操作。
采用torchvision.models中的自带模型(resnet) 自写模型 循环DataLoader对象,将数据加载到模型中训练 10epoch训练效果如下 数据加载(创建dataset对象) 使用torchvision模块中的datasets在线下载数据 AI检测代码解析 cirfar_train = datasets.CIFAR10('cifar',True, transform=transforms.Compose([ ...
def resnet20_nobn(): return ResNet(BasicBlock, [3, 3, 3]) def resnet32(): return ResNet(BasicBlock, [5, 5, 5]) def resnet44(): return ResNet(BasicBlock, [7, 7, 7]) def resnet56(): return ResNet(BasicBlock, [9, 9, 9]) def resnet110(): return ResNet(BasicBlock,...
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
tf.keras.datasets.cifar10 12 (x_train, y_train), (x_test, y_test) = cifar10.load_data() 13 x_train, x_test = x_train/255.0, x_test/255.0 14 15 16 17 class ResnetBlock(Model): 18 def __init__(self, filters, strides=1, residual_path=False): 19 super(ResnetBlock, self)...
4. ResNet模型 下面为一个可以再cifar10数据实现94.5%精度的残差网络模型,简单数了一下应该可以说大概有43层;当然,94.5%是加了数据增强的。 def ResNet43(): input = layers.Input(shape=(32,32,3)) x = tf.keras.layers.Conv2D(64, 3 , strides=1, padding='same', activation="relu",kernel_initi...