下面就看一下Pytorch官方实现VGG-16和VGG-19的过程,学习一下Pytorch的用法,顺便学习一些里面用到的Python知识,值得一提的是,这里使用的是Python版本是3.9,Pytorch版本是1.12,CUDA版本是11.6,可以通过如下的代码获取:print("Python version:", sys.version) print("Pytorch version:", torch.__version__) print("...
model = VGG(make_layers(cfg['A'], batch_norm=True), **kwargs) return model def vgg13(**kwargs): model = VGG(make_layers(cfg['B']), **kwargs) return model def vgg13_bn(**kwargs): model = VGG(make_layers(cfg['B'], batch_norm=True), **kwargs) return model def vgg16(...
VGG16网络由13层卷积层+3层全连接层构成。 1.1改进: 更小的卷积核,对比AlexNet,VGG网络使用的卷积核大小不超过3x3,这种结构相比于大卷积核有一个优点,就是两个3x3的卷积核堆叠对于原图提取特征的感受野(特征图一个像素融合了输入多少像素的信息决定了感受野的大小)相当于一个5x5卷积核(如图),并且在同等感受野的条...
'vgg11': 'https://download.pytorch.org/models/vgg11-bbd30ac9.pth', 'vgg13': 'https://download.pytorch.org/models/vgg13-c768596a.pth', 'vgg16': 'https://download.pytorch.org/models/vgg16-397923af.pth', 'vgg19': 'https://download.pytorch.org/models/vgg19-dcbb9e9d.pth', 'vgg...
综合考虑VGG19中5个卷积层的所有gram矩阵,得到图像的整体风格。风格损失与内容损失类似,被定义为目标图像的gram矩阵和对应的风格图像的gram矩阵的MSE。但是,这一次有5个特征映射,即5个gram矩阵,即5个风格损失而不是1个(内容)。因此,整体风格损失被看作是内容损失的线性组合。 生成这些用于风格比较的gram矩阵的主要...
首先,我们要设计一个能够得到预训练好的VGG19不同层输出的模型,具体代码如下: import torch importtorchvisionimport torch.nn # VGG architecter, used for the perceptual loss using a pretrained VGG network class VGG19(torch.nn.Module): def __init__(self, requires_grad=False): ...
# 使用vgg19的特征层,转到GPU,使用eval模式 cnn=models.vgg19(pretrained=True).features.to(device).eval() # 定义哪些层是style层,哪些是content层 content_layers_default=['conv_5'] style_layers_default=['conv_1','conv_2','conv_3','conv_4','conv_5'] ...
接下来就该构建我们的模型啦!虽然我们用的是已经预训练好的vgg框架,但我们还需要对它做一些“改造”:把我们之前构造好的损失函数加进去。毕竟“白嫖”也是有限度的嘛!话不多说,上代码! 代码语言:javascript 复制 # build_model模块importtorch.nnasnnimporttorchimporttorchvision.modelsasmodelsimportloss # 指的是...
首先我们检测一下神经网络模型权重所占用的显存信息,下面代码中我们尝试加载VGG19这个经典的网络模型,并且导入预训练好的权重。 代码语言:javascript 复制 gpu_tracker.track()cnn=models.vgg19(pretrained=True).to(device)# 导入VGG19模型并且将数据转到显存中 ...
预训练模型参数链接(包含vgg19和efficientnetv2) 请将.pth文件重命名为log+数字.pth的格式,例如log1.pth,放入log文件夹。方便识别和retrain。 VGG19 这里先后用了两种神经网络,我先用VGG19试了一下,分类前1000种汉字。训得有点慢,主要还是这模型有点老了,参数量也不小。而且要改到3755类的话还用原参数的话就...