构建VGG16网络的PyTorch代码如下: import torch import torch.nn as nn class VGG16(nn.Module): def __init__(self, num_classes=1000): super(VGG16, self).__init__() # 第一段卷积层 self.conv1 = nn.Sequential( nn.Conv2d(in_channels=3, out_channels=64, kernel_size=3, stride=1, padd...
First, we incorporate three non-linear rectification layers instead of a single one, which makes the decision function more discriminative. Second, we decrease the number of parameters. 也就是说VGG16一方面减少了参数(相对于7x7),另外一方面通过3非线性层,更加具有非线性表达能力 2.2 VGG16网络结构图 VGG...
super(VGGNet_Transfer, self).__init__() net = models.vgg16(pretrained=True) #从预训练模型加载VGG16网络参数 net.classifier = nn.Sequential() #将分类层置空,下面将改变我们的分类层 self.features = net #保留VGG16的特征层 self.classifier = nn.Sequential( #定义自己的分类层 nn.Linear(512 * ...
# 下载已经具备最优参数的VGG16模型 model = models.vgg16(pretrained=True) # 查看迁移模型细节 # print("迁移VGG16:\n", model) # 对迁移模型进行调整 for parma in model.parameters(): parma.requires_grad = False model.classifier = torch.nn.Sequential(torch.nn.Linear(25088, 4096), torch.nn.Re...
为了消除torch.HalfTensor也就是FP16的问题,需要使用以下两种方法: 1)混合精度训练 在内存中用FP16做储存和乘法从而加速计算,而用FP32做累加避免舍入误差。混合精度训练的策略有效地缓解了舍入误差的问题。 什么时候用torch.FloatTensor,什么时候用torch.HalfTensor呢?这是由pytorch框架决定的,在pytorch1.6的AMP上下文...
VGG网络结构图 VGG网络结构细图 VGG模型分为4个深度,即:11、13、16、19 weight layers。其中,较为经典的是深度为16和19的VGG16、VGG19。 VGG模型各类子模型对比: 代码仍然遵循之前的代码框架,只是定义了一下VGG_16Net模型,只需要把前文中的AlexNet替换为VGG_16Net即可。
vgg16网络及pytorch神经网络 一、基于tensorflow的vgg16:识别猫狗数据集 1importos, shutil2current_dir = (r"E:\人工智能\猫狗数据集\dogs-vs-cats")#当前目录3current_dir[0]4base_dir = current_dir[0] +':/人工智能/cats_dogs_small'5os.mkdir(base_dir)#创建目录6#分别创建训练集、验证集和测试...
VGG16网络结构如下图: 1、一张原始图片被resize到(224,224,3)。 2、conv1两次[3,3]卷积网络,输出的特征层为64,输出为(224,224,64),再2X2最大池化,输出net为(112,112,64)。 3、conv2两次[3,3]卷积网络,输出的特征层为128,输出net为(112,112,128),再2X2最大池化,输出net为(56,56,128)。
(self, x): x = self.sum_Module(x), return x if __name__ == '__main__': YOLO = VGG16() device = torch.device('cuda:0' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') inputs = YOLO.to(device) summary(inputs, (3, 224, 224),batch_size=1, device="cuda") # 分别是输入数据...
PyTorch作为一个流行的深度学习框架,为VGG16等模型的预训练和使用提供了极大的便利。此外,百度智能云文心快码(Comate)作为一款高效的代码编写和调试工具,可以进一步提升开发者的工作效率。本文将详细介绍如何在PyTorch中加载和使用官方预训练的VGG16模型,并推荐结合百度智能云文心快码(Comate)进行代码编写和调试。【百度...