这期我们以将Pytorch实现一个卷积神经网络去进行一个CIFAR-10多分类问题。 在这里插入图片描述 卷积层 在学习卷积层之前,我们需要知道一个操作卷积,卷积运算就是用卷积核的每个元素分别乘以输入输入矩阵中对应每个元素,然后输出一个代表每个输入信息的张量。同时我们把卷积核作为一个在输入矩阵上的移动窗口。 在这里插入图片描述 像上图中的5*5的...
Adam(cnn.parameters(), lr = learning_rate) # define train function that trains the model using a CIFAR10 dataset def train(model, epoch, num_epochs): model.train() total_batch = len(train_dataset) // batch_size for i, (images, labels) in enumerate(train_loader): X = images.to(...
数据:PyTorch自带的 CIFAR-10 图片数据集 代码+注释如下。 第一步,下载数据,抽取 10%的样本 # 导入必要的库importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimimporttorchvisionimporttorchvision.transformsastransformsfromtorch.utils.dataimportDataLoaderimportnumpyasnpimporttorch.nn.functionalasF# 设置一个随机种子以...
DenseNet网络与Resnet、GoogleNet类似,都是为了解决深层网络梯度消失问题的网络。 Resnet从深度方向出发,通过建立前面层与后面层之间的“短路连接”或“捷径”,从而能训练出更深的CNN网络。 GoogleNet从宽度方向出发,通过Inception(利用不同大小的卷积核实现不同尺度的感知,最后进行融合来得到图像更好的表征)。 DenseNet从...
众妙之门 pytorch简单识别CIFAR10彩色图片的卷积神经网络 环境: python 3.11.10 pytorch 2.3.0 一、前期准备 1.设置GPU importtorchimporttorch.nn as nnimportmatplotlib.pyplot as pltimporttorchvision device= torch.device("cuda"iftorch.cuda.is_available()else"cpu")...
深度学习近年来取得了巨大的进展,在计算机视觉、自然语言处理等多个领域做出了重要贡献。本篇文章将以CIFAR-10数据集为例,介绍如何使用PyTorch构建一个简单的卷积神经网络(CNN)。CIFAR-10是一个流行的图像分类数据集,包含10类60000张32x32像素的小图像,适合作为深度学习的入门项目。
pytorch 计算cifar10 FID pytorch 计算图 可视化 目录 一、可视化网络结构 1. 使用print打印模型信息 2. 使用torchinfo可视化网络信息 (1)安装 (2)使用 二、CNN卷积层可视化 1. 卷积核可视化 2. 特征图可视化 3. class activation map(CAM)可视化方法
卷积神经网络(CNN):CNN是深度学习中一种重要的模型,用于处理图像、语音、自然语言等数据。在CIFAR10图像分类任务中,CNN是最常用的模型之一,它可以有效地捕捉图像的局部特征和上下文信息。 激活函数:激活函数是神经网络中的重要组成部分,用于增加模型的非线性表达能力。常用的激活函数包括ReLU、Sigmoid、Tanh等。 损失函数...
所选数据集为Cifar-10,该数据集共有60000张带标签的彩色图像,这些图像尺寸32*32,分为10个类,每类6000张图。这里面有50000张用于训练,每个类5000张,另外10000用于测试,每个类1000张。 训练策略如下: 1.优化器:momentum=0.9 的 optim.SGD,adam在很多情况下能加速收敛,但因为是自适应学习率,在训练后期存在不能收...
在本部分中,你将构建一个基本的卷积神经网络 (CNN) 来对 CIFAR10 数据集中的图像进行分类。 CNN 是一类神经网络,定义为多层神经网络,旨在检测数据中的复杂特征。 它们最常用于计算机视觉应用程序。 我们的网络将由以下 14 层构成: Conv -> BatchNorm -> ReLU -> Conv -> BatchNorm -> ReLU -> MaxPool ...