问题:由于网络限制,CIFAR-10 下载速度可能非常慢。解决方法: 使用国内镜像源: 代码语言:javascript 复制 torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data',train=True,download=True,transform=transform,mirror='https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html') 或提前手动下载数据集,并将其解压到root指定路径中。
上次基于CIFAR-10 数据集,使用PyTorch构建图像分类模型的精确度是60%,对于如何提升精确度,方法就是常见的transforms图像数据增强手段。 代码语言:javascript 复制 import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from torch.utils.data import DataLoader import torchvision import torchvision.datasets ...
#训练模型 criterion=nn.CrossEntropyLoss() optimizer=optim.SGD(net.parameters(),lr=0.001,momentum=0.9) forepochinrange(10):#多次循环遍历数据集 running_loss=0.0 fori,datainenumerate(trainloader,0): inputs,labels=data optimizer.zero_grad() outputs=net(inputs) loss=criterion(outputs,labels) loss...
self.pool = nn.MaxPool2d(2,2) # 12*12*20 self.conv2 = nn.Conv2d(20,40,3)# 10*10*40 #5*5*40 self.fc1 =nn.Linear(5*5*40,600) self.fc2 = nn.Linear(600,50) self.fc3 = nn.Linear(50,10) def forward(self,x): x = self.pool(F.relu(self.conv1(x))) x = self.po...
这是一段在 PyTorch 中实现 ResNet(残差网络)并使用 CIFAR-10 数据集进行训练和测试的代码。ResNet 是一种深度学习模型,由于其独特的“跳跃连接”设计,可以有效地解决深度神经网络中的梯度消失问题。CIFAR-10 是一个常用的图像分类数据集,包含10个类别的60000张32x32彩色图像。
当然,我们也可以选择先把Cifar10数据集transform成224×224×3的图像,而不用改造AlexNet的网络结构,但是这样有些“浪费”AlexNet的网络结构。 1. Cifar10数据集 Cifar10是一个包含10个类别的图像分类数据集,每个类别包含6000张32x32像素的RGB三通道彩色图像,总计60000张图像,其中50000个图像用于训练网络模型(训练组),...
在训练图像分类的时候,我们通常会使用CIFAR10数据集,今天就先写一下如何展示数据集的图片及预处理。 第一部分代码,展示原始图像: import numpy as np import torch #导入内置cifar from torchvision.datasets import cifar #预处理模块 import torchvision.transforms as transforms ...
cifar10数据集读入的图片没有转为张量导致的，添加将图片转为张量的模块即可：
nn.Conv2d(16,4,1))self.fc=nn.Linear(100,10) 经过测试,其能达到42%的正确率,有点低,不过作为一个cuda忘了装的人来说这个计算量是我的CPU能扛得住的。 简化为MobileNet,就是把第二层转换为Depthwise Separable convolutions结构。更改后的结构如下 ...
output_cifar10.gif output_cifar100.gif test.py work_01_gif.py Repository files navigation README CenterLoss实现 以MNIST数据集为例,分类模型采用交叉熵损失函数,距离损失使用不带根号版的CenterLoss,收敛速度极快 参考文章:史上最全MNIST系列(三)——Centerloss在MNIST上的Pytorch实现(可视化) V1.0 ...