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...
在CIFAR10图像分类任务中,常用的模型包括卷积神经网络(CNN)、Autoencoder、生成对抗网络(GAN)等。其中,CNN是最常用的模型之一,它由多个卷积层、池化层和全连接层组成,可以有效地捕捉图像的局部特征和上下文信息。重点词汇或短语 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。
class CNNNet(nn.Module): 1. 3.2 对神经网络初始化 在初始化方法中,共定义了两层卷积网络,每个网络均进行了池化。 需要注意的是: 第二层卷积网络的输入通道数,就是上一层卷积网络的输出通道数; 池化层不会改变通道数 # 定义层级 def __init__(self): super(CNNNet, self).__init__() # 第一层卷...
使用CIFAR-10求解器训练CNN,可以通过以下步骤进行: 数据准备:首先,需要下载CIFAR-10数据集并进行预处理。可以使用Python的库(如TensorFlow、PyTorch)提供的API来下载和加载数据集。预处理包括图像归一化、数据增强等操作,以提高模型的性能和泛化能力。 构建CNN模型:根据任务需求和数据集特点,设计并构建适当的CNN模型。CNN...
这里是思维导图,想要的同学可以发送“默子Cifar”领取全套代码+数据集+思维导图哦 构建神经网络 接下来,我们将构建一个简单的卷积神经网络(CNN)。该网络将包含几个卷积层、池化层和全连接层。以下是网络结构的代码示例: #构建神经网络模型 importtorch.nnasnn importtorch.nn.functionalasF classNet(nn.Module): ...
个人觉得可能因为定义的CNN网络结构不够好;或是训练集与测试集的样本太少了,每一类才5000张用来训练,1000张用来测试。 试图优化 于是便想着是否可以更改网络结构来提高准确率,于是google了一下“cifar10 准确率”,搜到一篇博客,使用的是VGG-16的删减版,在原本VGG-16的基础上减少了卷积的层数(原来的爆内存),于是...
基于CNN的CIFAR10图像分类 完整代码如下: import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torch.optim as optim from torch.utils.data.sampler import SubsetRandomSampler import torchvision import torchvision.transforms as transforms import numpy as np import time from matplotlib...
当谈到基于CNN的深度学习例子时,图像分类是最常见的任务之一。CNN(卷积神经网络)在图像处理任务中表现出色,能够自动学习图像的特征表示。以下是一个基于CNN的图像分类示例,并给每一行添加了注释: Twcat_tree 2023/11/30 2860 深度学习实战:1.LeNet实现CIFAR-10图像分类 ...
同时,对于常用的数据集,PyTorch也提供了封装好的接口供用户快速调用,这些数据集主要保存在torchvison中,torchvison实现了常用的图像数据加载功能,例如Imagenet、CIFAR10、MNIST等,以及常用的数据转换操作,这极大地方便了数据加载,并且代码具有可重用性。 2.transform = transforms.Compose([...
Pytorch CIFAR10图像分类 Swin Transformer篇(一):https://developer.aliyun.com/article/1410617 Shifted Window Attention 前面的Window Attention是在每个窗口下计算注意力的,为了更好的和其他window进行信息交互Swin Transformer不引入了shifted window操作。