在PyTorch中,我们可以通过将训练好的卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)保存为模型文件,并在另一个文件中加载模型文件来调用已经编辑好的CNN。这种方式允许我们在不重新训练网络的情况下重复使用CNN。 保存已编辑好的CNN模型 首先,我们需要定义和训练CNN模型。假设我们的CNN模型如下: importtorchimporttorch.n...
CNN搭建 一个完整的CNN必须包含卷积层、池化层、全连接层、激活函数等。我们直接调用pytorch现成的轮子: def __init__(self): super(CNN, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels=1, out_channels=16, kernel_size=5, stride=1, padding=2) self.conv2 = nn.Conv2d(in_channels=16...
optimizer = torch.optim.Adam(cnn.parameters(), lr=LR) loss_function = nn.CrossEntropyLoss() for epoch in range(EPOCH): for step, (b_x, b_y) in enumerate(train_loader): output = cnn(b_x) loss = loss_function(output, b_y) optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() ...
根据课堂里讲的CNN构建思路,我搭了一个这样的网络。 由于这个二分类任务比较简单,我在设计时尽可能让可训练参数更少。刚开始用一个大步幅、大卷积核的卷积快速缩小图片边长,之后逐步让图片边长减半、深度翻倍。 这样一个网络用PyTorch实现如下: def init_model(device='cpu'): model = nn.Sequential(nn.Conv2d(...
需要指出的几个地方:1)class CNN需要继承Module ; 2)需要调用父类的构造方法:super(CNN, self).__init__() ;3)在Pytorch中激活函数Relu也算是一层layer; 4)需要实现forward()方法,用于网络的前向传播,而反向传播只需要调用Variable.backward()即可。
最后一点要注意的是,池化层并非是卷积网络所必需的。一些新的CNN网络设计时候并没有使用池化层。 在PyTorch中,池化层是包括在类nn.MaxPool2d和nn.AvgPoo2d。下面介绍一下nn.MaxPool2d及其调用例子。其调用如下 nn.MaxPool2d(kernel_size, stride=None, padding=0, dilation=1,return_indices=False,ceil_mode=Fa...
CNN 模块分析 CNN 模块主要分为两个部分,一个是定义CNN模块,另一个是将各个模块组成前向传播通道 super() 函数:是用于调用父类(超类)的一个方法。 用来解决多重继承问题的,直接用类名调用父类方法在使用单继承的时候没问题,但是如果使用多继承,会涉及到查找顺序(MRO)、重复调用(钻石继承)等种种问题。 super(...
以全连接层为基础的深度神经网络DNN是整个深度学习的基石。要说应用最广、影响最大的深度神经网络,那就是卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)。卷积神经网络虽然发布的时间较早,但直到2006年Hilton解决深度神经网络的训练问题后才焕发生机。卷积神经网络现在几乎是图像识别研究的标配。
PyTorch在__ call __()方法中运行的额外代码就是我们从不直接调用forward()方法的原因。如果我们这样做,额外的PyTorch代码将不会被执行。因此,每当我们想要调用forward()方法时,我们都会调用对象实例。这既适用于层,也适用于网络,因为它们都是PyTorch神经网络模块。
CNN 是一种前馈网络。 在训练过程中,网络将处理所有层的输入,计算损失以了解图像的预测标签与正确标签相差多远,并将梯度传播回网络以更新层的权重。 通过迭代庞大的输入数据集,网络将“学习”设置其权重以获得最佳结果。 前向函数计算损失函数的值,后向函数计算可学习参数的梯度。 使用 PyTorch 创建神经网络时,只需...