print(train_label) 第三步:用pytorch搭建简单的卷积神经网络(CNN) 这里把卷积模块单独拿出来作为一个类,看上去会舒服一点。 #卷积模块,由卷积核和激活函数组成 class conv_block(nn.Module): def __init__(self,ks,ch_in,ch_out): super(conv_block,self).__init__() self.conv = nn.Sequential( nn...
pytorch CNN猫狗分类代码 猫狗识别数据集 出现问题: 这个数据集和手写数字识别的数据集不一样,它没有单独的label分类对应的文件夹,但是它每张图片的 命名非常规范都是cat.X.img或者dog.X.img,所以要先把每张图片对应的标签读取出来。这时候我参考了别人的博客使用os.listdir("D:/pycharm/maogoushibie/maogou/tr...
nn.MSELoss:PyTorch中的均方误差损失函数,用于回归问题。 optim.SGD:PyTorch中的随机梯度下降优化器,用于优化模型参数。 optim.Adam:PyTorch中的Adam优化器,结合了动量法和二阶梯度信息,通常用于深度学习中的优化问题。 datasets.MNIST:PyTorch中的MNIST数据集,包含手写数字图片和对应标签。 transforms.Compose:PyTorch中的...
注意力机制的PyTorch实现下面我们将介绍几种常用注意力机制的PyTorch实现,包括SE模块、ECA模块、PSANet和CBAM。1、Squeeze-and-Excitation (SE) 模块SE模块通过建模通道间的相互依赖关系引入了通道级注意力。它首先对空间信息进行"挤压",然后基于这个信息"激励"各个通道。 SE模块的工作流程如下: 全局平均池化(GAP):将...
在PyTorch中的使用 01 什么是CNN 卷积神经网络,应为Convolutional Neural Network,简称CNN,一句话来说就是应用了卷积滤波器和池化层两类模块的神经网络。显然,这里表达的重点在于CNN网络的典型网络模块是卷积滤波器和池化层。所以,这里有必要首先介绍这两类模块。 1.卷积滤波器 作为一名通信专业毕业人士,我对卷积一...
2025B站保姆级资料包,让你三个月从零入门深度学习! 内含: 【1.超详细的人工智能学习大纲】:唐宇迪博士精心整理,快速理清学习思路! 【2.基础知识】:Python基础+高数基础 【3.机器学习入门】:机器学习经典算法详解 【4.深度学习入门】:神经网络基础(CNN+RNN+GAN) ...
hvision 模块集成了 FasterRCNN 和 MaskRCNN 代码。考虑到帮助各位小伙伴理解模型细节问题,本文分析一下 FasterRCNN 代码,帮助新手理解 Two-Stage 检测中的主要问题。 这篇文章默认读者已经对 FasterRCNN 原理有一定了解。否则请先点击阅读上一篇文章: torchvision 中 FasterRCNN 代码文档如下: https://pytorch.org...
完整项目和数据集代码获取地址: 关注微信公众号 datayx 然后回复 NLP实战 即可获取。 Python环境及安装相应依赖包 python 3.7以上 pytorch 1.1 以上 tqdm sklearn tensorboardX TextCNN 模型说明 分析:卷积操作相当于提取了句中的2-gram,3-gram,4-gram信息,多个卷积是为了提取多种特征,最大池化将提取到最重要的信...
李宏毅老师的深度学习课程,讲到CNN,Mark一下。 代码实现: Ref: "基于卷积神经网络的面部表情识别(Pytorch实现) 台大李宏毅机器学习作业3(HW3)" Ref: "PyTorch 入门实战(四)——利用Torch.nn构建卷积神经网络"