下面将使用 torchvision.models 加载 VGG19,并将预训练权重设置为 True之后,将冻结层,使这些层不可训练。 对Linear 层修改最后一层,以满足我们 2 个类的需求。 也可以将 CrossEntropyLoss 用于多类损失函数,对于优化器,使用学习率为 0.0001 和动量为 0.9 的 SGD,如下面的 PyTorch 迁移学习示例所示。 代码语言:...
attention:无数据集,是加载的vgg19预训练权重,再输入两张图像得到一个风格迁移图像 在这里插入图片描述 图像风格迁移是一种非常有趣的深度学习应用,利用卷积神经网络(CNN)提取图像的高层次特征,并通过优化内容损失和风格损失来生成新的图像。 以下是一个基于PyTorch实现VGG19的图像风格迁移的完整代码案例。仅供参考。
1、vgg19模型——pytorch 版本= 1.1.0 实现 # coding:utf-8 import torch.nn as nn import torch class vgg19_Net(nn.Module): def __init__(self,in_img_rgb=3,in_img_si
VGGNet在2014年ImageNet图像分类任务竞赛中有出色的表现。网络结构如下图所示: 同样的,对32*32的CIFAR10图片,网络结构做了微调:删除了最后一层最大池化,具体参见网络定义代码,这里采用VGG19,并加入了BN: 1'''2创建VGG块3参数分别为输入通道数,输出通道数,卷积层个数,是否做最大池化4'''5defmake_vgg_block(...
如果不熟悉CNN,请看【卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)】新手指南 | 10分钟理解 | 超简单 | 手写数字识别Pytorch代码可运行。本文提供:VGG11,VGG13,VGG16,VGG19 。自行修改”4.2 定义网络和初始化参数“即可更换网络。VGG基本组成部分是:1. 带填充以保持分辨率的卷积层;2. 非线性激活函 数,如ReL...
Batch Size 数据为 32 ,Epoch循环次数为 10 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 0 。 20:09:17 Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 3000 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 63.33 。 19:43:03 Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 3000 次, 通过在线上环境完成训练...
VGG16网络原理分析与pytorch实现,VGG16原始论文地址:https://arxiv.org/pdf/1409.1556.pdf在图像去雾、超分辨率、风格迁移等领域,感知损知乎讲解链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/87555358
在这个迁移学习 PyTorch 图像二分类Vgg19 示例中,数据来源:https://www.kaggle.com/pmigdal/alien-vs-predator-images/home 这是我在kaggle找到的关于迁移学习的入门案例 1) 加载数据 第一步是加载数据并对图像进行一些转换,使其符合网络要求。 使用torchvision.dataset ,在文件夹中加载数据。该模块将在文件夹中迭...
LeNet( (cnn): Sequential( (0): Conv2d(3, 6, kernel_size=(5, 5), stride=(1, 1)) (1): ReLU() (2): MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2, padding=0, dilation=1, ceil_mode=False) (3): Conv2d(6, 16, kernel_size=(5, 5), stride=(1, 1)) ...
其余代码同深度学习识别CIFAR10:pytorch训练LeNet、AlexNet、VGG19实现及比较(一)。运行结果如下: Files already downloaded and verified AlexNet( (cnn): Sequential( (0): Conv2d(3, 96, kernel_size=(7, 7), stride=(2, 2), padding=(2, 2)) ...