import torchvision.transforms as transforms import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # Device configuration, 将程序迁移到GPU device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') # Hyper-p
池化层是CNN的重要组成部分,通过减少卷积层之间的连接,降低运算复杂程度,池化层的操作很简单,就想相当于是合并,我们输入一个过滤器的大小,与卷积的操作一样,也是一步一步滑动,但是过滤器覆盖的区域进行合并,只保留一个值。 合并的方式也有很多种,例如我们常用的两种取最大值maxpooling,取平均值avgpooling 池化层的...
搭建CNN网络 首先来看一个CNN网络 (以YOLO_v1的一部分层为例)。class Flatten(nn.Module): def...
03CNN关于CIFAR10的例子 我们来看一个摘自Pytorch官网cifar_tutorial的例子: classNet(nn.Module):def__init__(self):super().__init__()self.conv1=nn.Conv2d(3,6,5)self.pool=nn.MaxPool2d(2,2)self.conv2=nn.Conv2d(6,16,5)self.fc1=nn.Linear(16*5*5,120)self.fc2=nn.Linear(120,84)se...
PyTorch中如何构建一个简单的CNN分类器? 在PyTorch中训练CNN分类器时,如何选择合适的优化器? CNN分类器在处理图像数据时,如何进行数据预处理? 前言 原文翻译自:Deep Learning with PyTorch: A 60 Minute Blitz 翻译:林不清(https://www.zhihu.com/people/lu-guo-92-42-88) 目录 训练一个分类器 你已经学会如...
https://docs.python.org/3/tutorial/classes.html 要构建卷积神经网络,我们需要对CNN的工作原理以及用于构建CNN的组件有一个大致的了解。 这个深度学习基础知识系列是该系列的一个很好的先决条件,因此,我强烈建议您(如果尚未)涵盖该系列。 如果您只想使用CNN速成班,可以查看以下特定文章: ...
https://docs.python.org/3/tutorial/classes.html 要构建卷积神经网络,我们需要对CNN的工作原理以及用于构建CNN的组件有一个大致的了解。这个深度学习基础知识系列是该系列的一个很好的先决条件,因此,我强烈建议您(如果尚未)涵盖该系列。如果您只想使...
原文:pytorch.org/tutorials/beginner/nn_tutorial.html 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 注意 点击这里下载完整示例代码 作者:Jeremy Howard,fast.ai。感谢 Rachel Thomas 和 Francisco Ingham。 我们建议将此教程作为笔记本运行,而不是脚本。要下载笔记本(.ipynb)文件,请点击页面顶部的链接。
这两种架构都是卷积神经网络(CNN),具有不同数量的卷积层作为特征提取器,然后是一个具有 10 个类别的分类器。对于学生,滤波器和神经元的数量较小。 # Deeper neural network class to be used as teacher: class DeepNN(nn.Module): def __init__(self, num_classes=10): super(DeepNN, self).__init_...
以上便是一个利用PyTorch实现CNN模型的实例。 Reference: 1.https://github.com/yunjey/pytorch-tutorial 2.https://www.cnblogs.com/yangmang/p/7530748.html 3.https://zhuanlan.zhihu.com/p/30117574 4.https://pytorch.org/docs/stable/nn.html ...