此外,还有一个CIFAR-100的数据集,由于CIFAR-10和CIFAR-100除了分类类别数不一样外,其他差别不大,此处仅拿CIFAR-10这个相对小点的数据集来进行介绍,介绍用pytorch来进行图像分类的一般思路和方法。 官方下载网址:CIFAR-10 and CIFAR-100 datasets 使用torch.utils.data加载数据: importnumpyasnpimporttorchimporttorchvis...
第一步,导入torch、numpy、matplotlib等包 import time import torch import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import torch.nn.functional as F import torchvision from torch import nn, optim from torchvision.datasets import CIFAR10 from torchvision.transforms importCompose, ToTensor, Normalize, Re...
在CIFAR10图像分类任务中,常用的优化器包括随机梯度下降(SGD)、Adam、RMSprop等。 数据增强(Data Augmentation):数据增强是一种用于扩展数据集的技术,通过应用各种随机变换来生成新的训练样本。在CIFAR10图像分类任务中,常用的数据增强技术包括旋转、裁剪、平移、缩放等。研究现状目前,CIFAR10图像分类任务已经吸引了大量研...
5. 优化模型(可选) 根据测试集上的性能,我们可以对模型进行优化,例如调整模型结构、超参数或使用数据增强技术来提高模型的准确率。 通过以上步骤,我们可以使用PyTorch成功地完成CIFAR-10图像分类任务。
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。
pytorch cifar10分类 PyTorch CIFAR-10 分类入门教程 计算机视觉是深度学习领域的重要应用之一,其中图像分类是最基础的任务之一。CIFAR-10数据集是图像分类领域中的经典数据集之一,由10类图像构成,是一个简单而有效的入门数据集。本文将介绍如何使用PyTorch库对CIFAR-10数据集进行分类,并提供相关代码示例。
本教程使用具有 10 个类的CIFAR10 数据集:‘airplane’, ‘automobile’, ‘bird’, ‘cat’, ‘deer’, ‘dog’, ‘frog’, ‘horse’, ‘ship’, 和‘truck’. 构建图像分类模型的 5 个步骤 加载并标准化训练和测试数据 定义卷积神经网络(CNN) ...
self.fc2 = nn.Linear(128, 10) #全连接层2def forward(self, x): x = self.pool1(F.relu(self.conv1(x))) x = self.pool2(F.relu(self.conv2(x))) x = x.view(-1, 36 * 6 * 6) x = F.relu(self.fc2(F.relu(self.fc1(x))) return...
下面我们来尝试实现对CIFAR-10数据集的分类,步骤如下: 1.使用torchvision加载并预处理CIFAR-10数据集 2.定义网络 3.定义损失函数和优化器 4.训练网络并更新网络参数 5.测试网络 CIFAR-10数据加载及预处理 CIFAR-101是一个常用的彩色图片数据集,它有10个类别: 'airplane', 'automobile', 'bird', 'cat', 'de...