在PyTorch中使用卷积神经网络(CNN)训练CIFAR-10数据集是一个常见的深度学习任务。下面,我将按照你提供的提示,分步骤介绍如何使用PyTorch完成这一任务,并附上关键代码片段。 1. 准备CIFAR-10数据集 首先,我们需要下载并加载CIFAR-10数据集。PyTorch提供了torchvision库,可以方便地加载这个数据集。 python import torch ...
使用PyTorch的torchvision库可以轻松加载CIFAR-10数据集。数据预处理包括标准化图像,这有助于加快模型训练速度。以下是加载和预处理数据的代码示例: importtorch importtorchvision importtorchvision.transformsastransforms transform=transforms.Compose( [transforms.ToTensor(),transforms.Normalize((0.5,0.5,0.5),(0.5,0.5,0...
CIFAR-10是一个常用的图像识别数据集,包含10个类别,每个类别有6000张32x32的彩色图像。 本文使用Pycharm及Pytorch框架搭建GoogLeNet神经网络框架,使用CIFAR10数据集训练模型。 笔者查阅资料时发现绝大多数文章仅仅给出代码而没有训练信息、模型参数文件。在CSDN社区出现收费情况,下载后可能是智商税,笔者认为十分不友好,故...
1、准备cifar-10的数据: 链接: https://pan.baidu.com/s/1nJOtE2QV4AAA34cnOYU8uQ 提取码:pni8 2、配置好训练配置: '''Train CIFAR10 with PyTorch.'''https://github.com/kuangliu/pytorch-cifar'''https://blog.csdn.net/xu_fu_yong/article/details/92848502?utm_medium=distribute.pc_relevant.none...
官方地址:https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html可以通过官网直接下载,有三个版本的(python,matlab,c);也可以直接在代码中下载(pytorch已封装,下文就采用这种方法) 从官网下载的是cifar-10-python.tar.gz,解压之后会得到相应文件夹,里面的文件如下图所示,显然并不是直接以图片的形式存放。由于pytorch的tor...
1.加载数据集,并对数据集进行增强,类型转换 官网cifar10数据集 附链接:https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html 读取数据过程中,可以改变batch_size和num_workers来加快训练速度 代码语言:javascript 复制 transform=transforms.Compose([ #图像增强 transforms.Resize(120), transforms.RandomHorizontalFlip(), ...
最近一直在使用pytorch深度学习框架,很想用pytorch搞点事情出来,但是框架中一些基本的原理得懂!本次,利用pytorch实现ResNet神经网络对cifar-10数据集进行分类。CIFAR-10包含60000张32*32的彩色图像,彩色图像,即分别有RGB三个通道,一共有10类图片,每一类图片有6000张,其类别有飞机、鸟、猫、狗等。
记录一次完全自己实现的深度学习炼丹过程(包括怎么初步设置的参数,怎么排错,记录第一次在kaggle的gpu上跑)。声明:本次训练的准确率并不高,因为为了想自己体验炼丹的过程,卷积层和池化层的kernel_size以及stride这些参数我都是自己手动设置的,并没有用现成的网络,所以期待下次自己的调参能使准确率变高。
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),10000个图像用于验证网络模型(验证组)。 关于Cifar10数据集的下载及解析,这里不再赘述,之前的文章有过详细说明:【PyTorch实战演练】使用Cifar10...
CIFAR10.png 相较于MNIST数据集,MNIST数据集是28x28的单通道灰度图,而CIFAR10数据集是32x32的RGB三通道彩色图,CIFAR10数据集更接近于真实世界的图片。 全连接的缺点有: 全连接参数过多,会导致训练量过大 全连接把图像展开成一个向量,丢失了图像原本的位置信息 ...