在这个教程中,我们将使用CIFAR10数据集,它有着‘airplane’, ‘automobile’, ‘bird’, ‘cat’, ‘deer’, ‘dog’, ‘frog’, ‘horse’, ‘ship’, ‘truck’等类别,下面是CIFAR-10中大小为3*32*32的图像,即32*32像素大小的3通道颜色的图像 Training an image classifier训练一个图像分类器 我们将会...
cifar - 10中的图像大小为3x32x32,即3 - channel彩色图像,大小为32x32像素。 二、Training an image classifier 我们将按顺序进行以下步骤: 1使用torchvision对CIFAR10训练和测试数据集进行加载和规范化 2.定义一个卷积神经网络 3.定义一个损失函数 4.在训练数据上训练神经网络 5.在测试数据上测试神经网络 1加载...
for i, data in enumerate(trainloader, 0): # get the inputs; data is a list of [inputs, labels] inputs, labels = data # zero the parameter gradients optimizer.zero_grad() # forward + backward + optimize outputs = net(inputs) loss = criterion(outputs, labels) print('loss',loss) ...
步骤4 训练神经网络 forepochinrange(2):# epoch表示在整个数据集上循环训练的次数running_loss=0.0fori,datainenumerate(trainloader,0):#enumerate()将会给可迭代对象的元素标上序号,返回(序号, 元素)# 这里的data是以batch为单位的inputs,labels=data# data的特征和标签分开# 清空梯度optimizer.zero_grad()# ...
print('Finished Training') 如上展示了训练的过程,实际中epoch=2还不够,可以增大epoch来提高精度。 用测试数据进行测试 现在已经在训练数据上做了2轮的训练,我们现在可以检查一下网络是否有学习到东西。 我们先展示一些测试集里面的数据: dataiter=iter(testloader)images,labels=dataiter.next()#printimagesimshow...
官网的Training a Classifier教程: Training a Classifierpytorch.org/tutorials/beginner/blitz/cifar10_tutorial.html 这是我的运行环境: OS:Windows 10 64位 Python: 3.6.6 PyTorch: 1.1.0 程序在这一步发生了错误: 错误如下: 如何解决这个问题呢?
https://medium.com/@chrisfotache/how-to-train-an-image-classifier-in-pytorch-and-use-it-to-perform-basic-inference-on-single-images-99465a1e9bf5 如果你刚刚开始使用PyTorch并想学习如何进行基本的图像分类,那么你可以参考本教程。它将介绍如何组织训练数据,使用预训练神经网络训练模型,然后预测其他图像。
通过上面的介绍应该已经对如何创建高斯混合模型以及如何训练它有了大致的了解,下一步将使用这些信息来构建一个复合(GMMClassifier)模型,该模型可以学习识别混合高斯分布的不同类别。 这里创建了一个重叠高斯分布的训练集,5个不同的类,其中每个类本身是一个混合高斯分布。
将以下代码添加到DataClassifier.py文件。 py if__name__ =="__main__": num_epochs =10train(num_epochs) print('Finished Training\n') test() test_species() 让我们运行测试! 确保顶部工具栏中的下拉菜单设置为Debug。 如果设备是 64 位的,请将Solution Platform更改为x64以在本地计算机上运行项目;如...
Chapter 4.Under the Hood: Training a Digit Classifier Having seen what it looks like to train a variety of models inChapter 2, let’s now look under the hood and see exactly what is going on. We’ll start by using computer vision to introduce fundamental tools and concepts for deep lear...