net = vgg(conv_arch) 这里由于设备限制,笔者将各层网络的输出通道数将为了原来的1/4,可以满足Fashion-MNIST的任务,降低了网络的复杂度。 3.下载并配置数据集和加载器 由于VGG-16是为处理 ImageNet 数据集设计的,所以输入图片尺寸应为224*224,这里我们将28*28的Fashion-MNIST图片拉大到224*224。 # 下载并配...
train_dataset = torchvision.datasets.FashionMNIST(data_dir,train=True,transform=img_transform,download=True) train_loader = DataLoader(train_dataset,batch_size=1024,shuffle=True) # 测试数据集 val_dataset = torchvision.datasets.FashionMNIST(data_dir,train=False,transform=img_transform) test_loader = ...
接下来,我们需要加载预训练的VGG16模型,并根据我们的项目需求调整最后的全连接层。 AI检测代码解析 importtorch.nnasnnimporttorchvision.modelsasmodels# 加载VGG16模型model=models.vgg16(pretrained=True)# 替换最后一层为适应我们任务的全连接层model.classifier[6]=nn.Linear(4096,10)# MNIST中有10个数字 1. 2...
from torchvision import models #搭建VGG-16网络 # 数据预处理 """ Fashion-Mnist数据集大小为24*24,VGG网络输入为224, 所以进行resize,但是这样效果不咋好,实际应用时不建议这样做 """ train_transforms = transforms.Compose([transforms.ToTensor(), transforms.Resize((224,224)), transforms.Normalize((0.5,...
MNIST虽然很简单,但是值得我们学习的东西还是有很多的。 项目虽然简单,但是个人建议还是将各个模块分开创建,特别是对于新人而言,模块化的创建会让读者更加清晰、易懂。 CNN模块:卷积神经网络的组成; train模块:利用CNN模型 对 MNIST数据集 进行训练并保存模型 test模块:加载训练好的模型对测试集数据进行测试 cnn.pt :...
CNN模型识别mnist 代码地址:GitHub - zyf-xtu/DL: deep learning 在classification/zyf_mnist目录下 如果对经典网络结构pytorch复现有兴趣的童鞋,请看我的关于Alexnet、VGG系列、Resnet系列、Inception系列等经典网络复现,具有超级详细的复现代码哦,地址:github.com/zyf-xtu/pyto 言归正传,开启代码之旅--- 一、数据...
1、VGG16的网络结构和原理 VGG的具体网络结构和原理参考博客: https://www.cnblogs.com/guoyaohua/p/8534077.html 该博客不只讲了VGG还讲了其他卷积神经网络的网络结构,比较详细,容易理解。 2、基于Pytorch的VGG的CIFAR10分类Python代码实现 (1)整体代码: ...
3.1 VGG16 3.2 VGG19 一、LeNet卷积神经网络 LeNet的网络结构如下[1]: LeNet卷积神经网络包含两个卷积层(Convolution)和三个全连接层,第一层的卷积层采用 5×5 的卷积核(kernel_size),步长(stride)为1,填充(padding)为2,输入为1通道(视输入的图片通道数而定,LeNet网络最早用于灰度手写字图片的识别,所以cha...
Pytorch 基于VGG-16的服饰识别(使用Fashion-MNIST数据集) Pytorch 基于NiN的服饰识别(使用Fashion-MNIST数据集) 介绍 使用到的库: Pytorch matplotlib d2l d2l为斯坦福大学李沐教授打包的一个库,其中包含一些深度学习中常用的函数方法。 安装: pip install matplotlib ...
首先是经典的卷积神经网络 VGG16，从 2.23 秒提升到 0.5 秒：接下来是大部分芯片发布会上都会跑的 Resnet50，它在 M1 GPU 上的速度较慢，不升反降，从 0.549 秒到 0.592 秒：但 ResNet18 的提速惊人，从 0.243 秒到 0.024 秒：AlexNet 的速度对比为 0.126 秒 vs0.005 秒，速度提升了几十倍...