1.Pytorch上搭建ResNet-18 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...
考虑到CIFAR10数据集的图片尺寸太小,ResNet18网络的7x7降采样卷积和池化操作容易丢失一部分信息,所以在实验中我们将7x7的降采样层和最大池化层去掉,替换为一个3x3的降采样卷积,同时减小该卷积层的步长和填充大小,这样可以尽可能保留原始图像的信息。 修改卷积层如下: ...
首先我们拿到的cifar-10数据集结构是一个train.7z、一个test.7z以及一个trainlabels,这里我们需要整理数据集,我们知道cifar-10一共是10类,那么我们需要按照每一类别划分数据集,这样便于我们使用pytorch中对数据处理的方法,另外,我们需要划分训练集和验证集,验证集的作用主要是便于优选合适的模型以及调整超参数,一般比例...
因为对于小图像,处理速度很快,所以CIFAR-10称为研究的首选。 然后我们加载一个预训练的ResNet模型,并在特定的层上设置钩子函数,以在向前传递期间捕获激活。 import torch from torchvision.models import resnet18 # Load pretrained ResNet18 model = resnet18(pretrained=True) model.eval() # Set the model to...
CIFAR10数据集是一个用于识别普适物体的小型数据集,一共包含10个类别的RGB彩色图片,图片尺寸大小为32x32,如图: CIFAR10.png 相较于MNIST数据集,MNIST数据集是28x28的单通道灰度图,而CIFAR10数据集是32x32的RGB三通道彩色图,CIFAR10数据集更接近于真实世界的图片。
本实验基于PyTorch,在昇腾平台上使用ResNet50对CIFAR10数据集进行图像分类训练。内容涵盖ResNet50的网络架构、残差模块分析及训练代码详解。通过端到端的实战讲解,帮助读者理解如何在深度学习中应用ResNet50模型,并实现高效的图像分类任务。实验包括数据预处理、模型搭建、训练与测试等环节,旨在提升模型的准确率和训练效率...
resnet18 = models.resnet18() # 实例化模型 summary(model, (1, 3, 224, 224)) # 1:batch_size 3:图片的通道数 224: 图片的高宽 1. 2. 3. 4. 运行上述代码输出结果如下: torchinfo提供了更加详细的信息,包括 模块信息(每一层的类型、输出shape和参数量) ...
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...
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...
python train.py --test_phase 1 --pretrained 1 --classifier resnet18 Output {'acc/test': tensor(93.0689, device='cuda:0')} Requirements Just to use pretrained models pytorch = 1.7.0 To train & test pytorch = 1.7.0 torchvision = 0.7.0 tensorboard = 2.2.1 pytorch-lightning = 1.1.0...