第一次写知乎,纪念一下。 使用pytorch实现DenseNet,完成完整的代码框架,从建立数据集、设置参数、训练网络到推理测试。本文使用DenseNet-BC结构,并加入了dropout机制; DenseNet的几个优点: 1、减轻了vanishing-gradient(梯度消失) 2、加强了feature的传递 3、更有效地利用了feature 4、一定程度上减少了参数数量 代码放在...
一、detach()和requires_grad_(False)解释 detach()和requires_grad_(False)函数是PyTorch中用于解除计算图连接和停止梯度计算的函数。 detach():将当前 tensor 从计算图中分离出来,返回一个新的 tensor,新 tensor 的 requires_grad 属性会被设为 False。也就是说,调用 detach() 后,将无法再通过这个 tensor 得...
device!=X.device:self.moving_mean=self.moving_mean.to(X.device)self.moving_var=self.moving_var.to(X.device)# 保存更新过的moving_mean和moving_var, Module实例的traning属性默认为true, 调用.eval()后设成falseY,self.moving_mean,self.moving_var=batch_norm(self.training,X,self.gamma,self.beta,s...
Step一、下载安装 1、首先代码下载,自己down或者git命令clone都可,需要注意的是repo的master分支是pytroch=0.4版本的,所以需要切换到pytorch-1.0分支 git命令 git clone https:///jwyang/faster-rcnn.pytorch.git 1. 在faster-rcnn.pytorch文件夹目录下终端运行 git checkout pytorch-1.0 1. #打开terminal cd 到f...
‘densenet161’: ‘https://download.pytorch.org/models/densenet161-8d451a50.pth’ ‘vgg11’: ‘https://download.pytorch.org/models/vgg11-bbd30ac9.pth’‘vgg13’: ‘https://download.pytorch.org/models/vgg13-c768596a.pth’‘vgg16’: ‘https://download.pytorch.org/models/vgg16-397923af....
深度学习基于深层神经网络,自动提取特征,应用于多领域。本文介绍了从ResNet到DenseNet的发展,阐述了DenseNet的稠密连接、稠密块和过渡层构建,及基于PyTorch的模型实现与训练。
densenet图像识别pytorch:用pytorch cnn对图像进行分类随着深度学习技术的不断发展,图像识别已经成为人工智能领域的热门话题。在众多深度学习模型中,densenet是一种常用的图像识别模型,而pytorch作为一种强大的深度学习框架,被广泛应用于实现图像分类任务。本文将重点介绍如何使用densenet图像识别模型结合pytorch卷积神经网络(CNN...
百度智能云千帆全面支持文心大模型4.5/X1 API调用 立即体验 Densenet图像识别pytorch:用pytorch cnn对图像进行分类随着深度学习技术的不断发展,卷积神经网络(CNN)成为图像分类任务的主要工具。在众多CNN结构中,Densenet凭借其独特的网络结构,成为图像分类领域的热门选择。本文将介绍如何使用PyTorch中的Densenet进行图像分类,重...
所以说PyTorch既可以看作加入了GPU支持的numpy,同时也可以看成一个拥有自动求导功能的强大的深度神经网络。PyTorch的优点到底是啥呢?PyTorch不仅仅是定义网络结构简单,而且还很直观灵活。静态图的网络定义都是声明式的,而动态图可以随意的调用函数。 PyTorch更有利于研究人员、爱好者、小规模项目等快速搞出原型。而Tensor...
不难看出,ResNet和DenseNet的侧重点不太一样,但大概率应该都比Plain Net画的更好。 所以,要是综合ResNet和DenseNet的能力是不是会画得更好呢? 以上。 参考 code: pytorch-densenet.py Densely Connected Networks (DenseNet)