AI代码解释 classLeNet(nn.Module):def__init__(self):super(LeNet,self).__init__()self.conv1=nn.Conv2d(1,6,5)self.relu=nn.ReLU()self.maxpool1=nn.MaxPool2d(2,2)self.conv2=nn.Conv2d(6,16,5)self.maxpool2=nn.MaxPool2d(2,2)self.fc1=nn.Linear(16*5*5,120)self.fc2=nn.Line...
RandomHorizontalFlip(), # 将图片尺寸resize到32x32 transforms.Resize((32, 32)), # 将图片转化为Tensor格式 transforms.ToTensor(), # 正则化(当模型出现过拟合的情况时,用来降低模型的复杂度) transforms.Normalize((0.1307,), (0.3081,)) ]) pipline_test = transforms.Compose([ # 将图片尺寸resize到...
RandomCrop和RandomHorizontalFlip是用来做数据增强的。ToTensor把图像转成tensor的数据格式(从[0, 255]转到[0, 1]之间的值)。Normalize对图像数据进行归一化,括号里的值分别对应图像3个通道的均值和标准差。这里都设置为0.5,但是也可以根据实际数据来统计。比如根据ImageNet的数据统计可以得到transforms.Normalize((...
从代码的角度来讲,包含了 model.py train.py 以及 predict.py 三个python文件 model.py 我们先从第一步,设计卷积神经网络结构开始,也就是model.py文件,用来定义网络结构 classLeNet(nn.Module):def__init__(self,*args,**kwargs):super().__init__(*args,**kwargs)self.conv1=nn.Conv2d(3,6,5,1...
train_data, val_data = Data.random_split(train_data, [round(0.8*len(train_data)),round(0.2*len(train_data))])# 划分训练集与验证集# 数据打包,以32为一组捆起来train_loader = Data.DataLoader(dataset=train_data, batch_size=32, shuffle=True, ...
py 文件将定义一个名为LeNet的类 ,这是我们在Python + Keras中实际的LeNet实现。该lenet_mnist 。py 脚本将是我们的驱动程序,用于实例化LeNet网络架构,训练模型(或加载模型,如果我们的网络是预先训练的),然后评估MNIST数据集上的网络性能。最后, 输出 目录将在我们的LeNet 模型训练完成后存储,从而允许我们在...
Package SparkModule PythonVersion graphframesgraphframes0.8.1-db1-spark3.0 Bibliothèques R Les bibliothèques R sont identiques auxbibliothèques R dans Databricks Runtime 7.6. Bibliothèques Java et Scala (cluster Scala 2.12) En plus des bibliothèques Java et Scala dans Databricks Runtime 7.6...
RandomSampler 功能:创建一个列表,包含所有数据的索引,可实现数据的随机取样 参数: dataset– 待采样的目标数据集。 batch_size– 使用 batch 方法时指定 batch 大小。 drop_last– 如果 batch 大小不能整除数据集大小时,为 True 则放弃最后一个不完整的batch; 为 False 则最后一个batch可能比较小。默认:False ...
Algorithme RCF (Random Cut Forest) Comment ça marche Hyperparamètres Réglage d'un modèle Formats d'inférence Vision Classification des images - MXNet Comment ça marche Hyperparamètres Réglage d'un modèle Classification des images - TensorFlow Comment utiliser la classification des images - ...
理解nn.Module为何物,首先就应理解python中类的定义。在默认情况下,python类定义时为:class Class(object). object表示父类,python中默认所有的类都可以继承父类object. 这里填入nn.Module的含义即把其当作父类继承,而当填入继承对象时,下文必须搭配super().init()语句,才能够完成继承父类的操作。