PyTorch的反向传播(即tensor.backward())是通过autograd包来实现的,autograd包会根据tensor进行过的数学运算来自动计算其对应的梯度。 具体来说,torch.tensor是autograd包的基础类,如果你设置tensor的requires_grads为True,就会开始跟踪这个tensor上面的所有运算,如果你做完运算后使用tensor.backward(),所有的梯度就会自动运算...
1transform_train =transforms.Compose([2#对原始32*32图像四周各填充4个0像素(40*40),然后随机裁剪成32*323transforms.RandomCrop(32, padding=4),45#随机马赛克,大小为6*66Cutout(6),78#按0.5的概率水平翻转图片9transforms.RandomHorizontalFlip(),1011transforms.ToTensor(),12transforms.Normalize([0.5, 0.5...
06.PyTorch搭建 VGGNet 实现Cifar10图像分类是从环境配置开始讲起,计算机博士这次终于把Pytorch框架给讲透彻了!草履虫都学的会的【Pytorch深度学习入门】教程!的第66集视频,该合集共计118集,视频收藏或关注UP主,及时了解更多相关视频内容。
在这个教程中,我们使用CIFAR10数据集,它有如下10个类别 :‘airplane’, ‘automobile’, ‘bird’, ‘cat’, ‘deer’, ‘dog’, ‘frog’, ‘horse’, ‘ship’, ‘truck’。CIFAR-10的图像都是 3x32x32大小的,即,3颜色通道,32x32像素。 训练一个图像分类器 依次按照下列顺序进行: 使用torchvision加载和...
PyTorch是一个开源的深度学习框架,易于使用且灵活,特别适合进行动态计算图的构建。使用PyTorch,研究人员可以快速实现和测试新的模型,开发自己的神经网络架构。 CIFAR-10数据集的加载与预处理 在使用PyTorch进行图像识别前,首先需要加载CIFAR-10数据集并进行必要的预处理,比如归一化、数据增强等。
用pytorch进行CIFAR-10数据集分类 CIFAR-10.(Canadian Institute for Advanced Research)是由 Alex Krizhevsky、Vinod Nair 与 Geoffrey Hinton 收集的一个用于图像识别的数据集,60000个32*32的彩色图像,50000个training data,10000个 test data 有10类,飞机、汽车、鸟、猫、鹿、狗、青蛙、马、船、卡车,每类6000...
在人工智能领域,神经网络已经成为一项革命性的技术,尤其是在图像识别任务中。本文将介绍如何使用PyTorch这一强大的机器学习库,来训练一个神经网络,以识别CIFAR-10数据集中的图像。 PyTorch简介 PyTorch是一个开源的机器学习库,广泛应用于计算机视觉、自然语言处理等领域。它的直观设计和强大功能使得构建复杂的神经网络变得...
PyTorch实战之Cifar10分类 1.数据准备 我们在前面已经介绍过Cifar10数据集,它是一个常用的彩色图片数据集,它是由10个类别组成的,分别是airplane、automobile、bird、cat、deer、dog、frog、horse、ship和truck,其中,每一张照片都是3*32*32,即3通道彩色图片,分辨率为32*32。
pytorchVGG11识别cifar10数据集（训练+预测单张输⼊图 ⽚操作）⾸先这是VGG的结构图，VGG11则是红⾊框⾥的结构，共分五个block，如红框中的VGG11第⼀个block就是⼀个conv3-64卷积层：⼀，写VGG代码时，⾸先定义⼀个 vgg_block(n,in,out)⽅法，⽤来构建VGG中每个block中的卷积核和池化...
CIFAR-10数据集由10个类别的60000张32x32彩色图像组成,每个类别有6000张图像。有50000个训练图像和10000个测试图像。 数据集分为五个训练批次和一个测试批次,每个批次有10000张图像。测试批次包含从每个类别中随机选择的1000幅图像。训练批包含随机顺序的剩余图像,但一些训练批可能包含一个类中的图像多于另一个类的图...