PyTorch的反向传播(即tensor.backward())是通过autograd包来实现的,autograd包会根据tensor进行过的数学运算来自动计算其对应的梯度。 具体来说,torch.tensor是autograd包的基础类,如果你设置tensor的requires_grads为True,就会开始跟踪这个tensor上面的所有运算,如果你做完运算后使用tensor.backward(),所有的梯度就会自动运算...
在使用PyTorch进行图像识别前,首先需要加载CIFAR-10数据集并进行必要的预处理,比如归一化、数据增强等。 以下代码示例展示了如何加载CIFAR-10数据集: importtorchimporttorchvisionimporttorchvision.transformsastransforms# 数据预处理transform=transforms.Compose([transforms.RandomHorizontalFlip(),# 随机水平翻转transforms.ToT...
importtorch importtorchvision importtorchvision.transformsastransforms transform=transforms.Compose( [transforms.ToTensor(),transforms.Normalize((0.5,0.5,0.5),(0.5,0.5,0.5))]) trainset=torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data',train=True, download=True,transform=transform) trainloader=torch.utils.data....
self).__init__()45#初始卷积层核池化层6self.first =nn.Sequential(7#卷基层1:3*3kernel,1stride,1padding,outmap:32-3+1*2 / 1 + 1,32*328nn.Conv2d(3, 64, 3, 1, 1),9nn.BatchNorm2d(64),10nn.ReLU(inplace=True),1112#最大池化,3*3kernel,1stride(保持尺寸),1padding,13#outmap...
这些变换可以在一定程度上模拟真实场景中的图像变化,增加模型对不同视角和光照条件下的物体识别能力。torchvision.transforms提供了一些常用的图像变换函数,可以组合成一个transform对象,并传入datasets类中作为参数。例如,要对CIFAR-10训练集进行随机水平翻转和随机裁剪,并将图像归一化到[-1, 1]范围内,可以使用以下代码:...
PyTorch实战之Cifar10分类 1.数据准备 我们在前面已经介绍过Cifar10数据集,它是一个常用的彩色图片数据集,它是由10个类别组成的,分别是airplane、automobile、bird、cat、deer、dog、frog、horse、ship和truck,其中,每一张照片都是3*32*32,即3通道彩色图片,分辨率为32*32。
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。有50000个训练图像和10000个测试图像。 数据集分为五个训练批次和一个测试批次,每个批次有10000张图像。测试批次包含从每个类别中随机选择的1000幅图像。训练批包含随机顺序的剩余图像,但一些训练批可能包含一个类中的图像多于另一个类的图...
图像识别本质上是一种计算机视觉技术,它赋予计算机“眼睛”,让计算机通过图像和视频“看”和理解世界。 在开始阅读本文之前,建议先了解一下什么是tensor、什么是torch.autograd以及如何在 PyTorch 中构建神经网络模型。 CIFAR-10 数据集 本教程使用具有 10 个类的CIFAR10 数据集:‘airplane’, ‘automobile’, ‘bird...
用pytorch进行CIFAR-10数据集分类 CIFAR-10.(Canadian Institute for Advanced Research)是由 Alex Krizhevsky、Vinod Nair 与 Geoffrey Hinton 收集的一个用于图像识别的数据集,60000个32*32的彩色图像,50000个training data,10000个 test data 有10类,飞机、汽车、鸟、猫、鹿、狗、青蛙、马、船、卡车,每类6000...