1 Cifar10数据集 Cifar10数据集由10个类的60000个尺寸为32x32的RGB彩色图像组成,每个类有6000个图像, 有50000个训练图像和10000个测试图像。 在使用Pytorch时,我们可以直接使用torchvision.datasets.CIFAR10()方法获取该数据集。 2 数据增强 为了提高模型的泛化性,防止训练时在训练集上过拟合,往往在训练的过程中会...
2.训练Cifar-10数据集 回到顶部 1.Pytorch上搭建ResNet-18 1 import torch 2 from torch import nn 3 from torch.nn import functional as F 4 5 6 class ResBlk(nn.Module): 7 """ 8 resnet block子模块 9 """ 10 def __init__(self, ch_in, ch_out, stride=1): 11 12 super(ResBlk, ...
2)构建 ResNet18 网络模型 # 2.构建 ResNet18 网络模型classResNet18(nn.Module):def__init__(self):super(ResNet18,self).__init__()self.conv1=nn.Sequential(nn.Conv2d(3,64,kernel_size=3,stride=3,padding=1),nn.BatchNorm2d(64))self.block1_1=ResNet18_BasicBlock(input_channel=64,outpu...
模型存放在checkpoint目录下,模型的训练是上述的Resnet18, 注意如果是gpu训练,尤其关注一下if中代码的顺序。 将net装换为DataParallel,用以并行训练,因为原Resnet18在gpu上训练使用了DataParallel,所以这里也要进行封装,会包一层module FINETUNING:将最后一层的10类输出,改为2类输出。注意gpu中的写法,net.module.lin...
一、使用PyTorch搭建ResNet18网络并使用CIFAR10数据集训练测试 1. ResNet18网络结构 所有不同层数的ResNet: 这里给出了我认为比较详细的ResNet18网络具体参数和执行流程图: 2. 实现代码 这里并未采用BasicBlock和BottleNeck复现ResNet18 具体ResNet原理细节这里不多做描述,直接上代码 model.py网络模型部分: import ...
1. Pytorch上搭建ResNet-18 1.1 ResNet block子模块 import torch from torch import nn from torch.nn import functional as F class ResBlk(nn.Module): """ ResNet block子模块 """ def __init__(self, ch_in, ch_out, stride = 1): ...
ResNet主要有五种主要形式:Res18,Res34,Res50,Res101,Res152; 如下图所示,每个网络都包括三个主要部分:输入部分、输出部分和中间卷积部分(中间卷积部分包括如图所示的Stage1到Stage4共计四个stage)。尽管ResNet的变种形式丰富,但都遵循上述的结构特点,网络之间的不同主要在于中间卷积部分的block参数和个数存在差异...
ResNet代码 本文主要搭建了ResNet18网络架构,每个block中包含两个Basicblock,每个Basicblock中包含两层,除去输入层和输出层外,一共有16层网络。而且每一个Basciblock之后进行一次跳跃连接。在此基础上,利用CIFAR10上的数据集大小举例,说明了ResNet网络中每层输出的大小变化。
注意,如果直接使用torch.torchvision的models中的ResNet18或者ResNet34等等,你会遇到最后的特征图大小不够用的情况,因为cifar-10的图像大小只有32*32,因此需要单独设计ResNet的网络结构!但是采用其他的数据集,比如imagenet的数据集,其图的大小为224*224便不会遇到这种情况。
接下来我们将自定义一个ResNet18网络结构,并使用CIFAR-10数据集进行简单测试。 CIFAR-10数据集由10个类别的60000张32x32彩色图像组成,每个类别有6000张图像,总共分为50000张训练图像和10000张测试图像。 resnet18.py(截取部分,参考配套例程) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 # 导入下载的数据集,使用torchvision加载训练集...