深度学习环境:PyTorch1.11.0 cuda:Cuda11.3 二:开发过程: 1.首先设置运行的设备 cuda or cpu 2.查看类名(运动鞋的品牌) 第一步:使用pathlib.Path()函数将字符串类型的文件夹路径转换为pathlib.Path对象。 第二步:使用glob()方法获取data_dir路径下的所有文件路径,并以列表形式存储在data_paths中。 第三步:通...
首先,我们需要安装PyTorch和相关的工具。你可以使用pip来安装PyTorch: pip install torch torchvision 然后,我们可以开始实现VGG16模型。VGG16模型主要由多个卷积层、全连接层和池化层组成。下面是一个简单的PyTorch代码实现:```pythonimport torchimport torch.nn as nnimport torchvision.transforms as transformsimport to...
本次是训练CIFAR10数据集,Pytorch的torchvision.datasets包含CIFAR10数据集,参照上一篇博客,故只需将数据加载改为CIFAR10即可,其余不变。 代码:train_dataset = datasets.CIFAR10() 2). 网络定义部分 代码: '''定义网络模型'''classVGG16(nn.Module):def__init__(self, num_classes=10):super(VGG16, self)...
而感知损失采用较多的正是VGG16网路,后续虽然出现了残差网络ResNet、密集连接网络DenseNet、快速推理的MobileNet等,VGG16网络(及其变种VGG19等)仍然被研究人员普遍使用。 笔记将从以下3个方面对VGG16网络进行分析: (1)网络结构分析与训练细节 (2)特点与贡献 (3)pytorch搭建 在这里,我推荐给你们这个深度学习框架原理...
猫狗数据集分类VGG16(PyTorch实现) 数据集地址:https://www.kaggle.com/datasets/shaunthesheep/microsoft-catsvsdogs-dataset ```python from shutil import copyfile import random import torch.nn as nn from torch.utils.data import DataLoader import torch.optim as optim import os from PIL import Image ...
Pytorch实战[使用VGG16实现图片分类] 实现Pytorch完成类别分类 Object 基本掌握使用pytorch框架进行神经网络训练任务 使用Pycharm,Google Colab完成代码编写 本次实验只是来熟悉一下训练的流程,因此模型比较简单 1. 编写代码 数据集介绍 CIFAR-10数据集包含6000张大小是(32,32)的图片数据,有10个类别。训练集有5000张,...
打开create_tfrecords.py代码,修改代码中对应的路径,其中data是在VGG16_TF-master文件夹下创建的文件夹,存放的是自己的数据集。然后直接运行就行。 运行结束后在VGG16_TF-master文件夹路劲下生成train.tfrecords文件,这是TensorFlow读取的数据格式。 打开train.py代码,修改对应的路径 修改好之后直接运行即可。
利⽤PyTorch实现VGG16教程我就废话不多说了，⼤家还是直接看代码吧~import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F class VGG16(nn.Module):def __init__(self):super(VGG16, self).__init__()# 3 * 224 * 224 self.conv1_1 = nn.Conv2d(3, 64, 3) # 64 * 222 ...
在pytorch框架下搭建VGG16网络，首先设计类的结构，包括初始化参数和方法。类初始化函数提供分类数，定义了提取特征的操作和全连接层。forward方法实现前向传播，分离全连接与特征提取过程，以便于处理不同尺寸的输入。完整的网络代码通过类的实例化与方法调用实现，代码清晰且易于理解和维护。为了验证网络的...
🍊本项目使用Pytorch框架,使用上游特征提取模型+下游分类器模型的结构实现COIL20图像分类 🍊神经网络模型可选择LeNet、AlexNet、GoogleNet、VGG16、ResNet50、EfficientNet(Doing) 🍊项目已开源 🍊易适配于读者自己的数据集 🍊网络模型易扩展,可作BaseLine 🍊敲完这6个模型,相当于浅走了一遍CNN的前世今生 🍊...