# output_size=(input_size - kernel_size + 2*padding) / stride + 1= (14- 5+ 2*0)/1+ 1= 10 # 输出为:16* 10* 10= 4704 self.maxpool2 = nn.MaxPool2d(2, 2) # output_size = 10/ 2= 5 # 定义全连接层 self.fc1 = nn.Linear(16*5*5, 120) # 定义全连接层 self.fc2 = ...
二、CIFAR10数据分类 input[channel] = (input[channel] - mean[channel]) / std[channel] View Code CIFAR10图像展示 定义网络,损失函数和优化器 训练网络 测试集中取八张图 准确率64% 三、使用 VGG16 对 CIFAR10 分类 1.定义dataloader 2. VGG网络定义 把网络放到GPU上 3. 网格训练(代码) 4.测试验证准...
1.PyTorch是相当简洁且高效快速的框架;2.设计追求最少的封装;3.设计符合人类思维,它让用户尽可能地专注于实现自己的想法;4.与google的Tensorflow类似,FAIR的支持足以确保PyTorch获得持续的开发更新;5.PyTorch作者亲自维护的论坛 供用户交流和求教问题6.入门简单...
日新月异 PyTorch - pytorch 基础: 通过卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)做图片分类 - 通过 ResNet50 做图片分类的学习(对 cifar10 数据集做训练和测试),保存训练后的模型,加载训练后的模型并评估指定的图片 示例如下: basic\demo03.py ''' 通过卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN...
用CNN对CIFAR10进行分类（pytorch）⽤CNN对CIFAR10进⾏分类（pytorch）CIFAR10有60000个32∗32⼤⼩的有颜⾊的图像，⼀共10种类别，每种类别有6000个。训练集⼀共50000个图像，测试集⼀共10000个图像。先载⼊数据集 import numpy as np import torch import torch.optim as optim from torchvision ...
今天小编就为大家分享一篇利用pytorch实现对CIFAR-10数据集的分类,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧点赞(0) 踩踩(0) 反馈 所需:1 积分 电信网络下载 share_file 2025-01-03 22:10:02 积分:1 work5 2025-01-03 22:09:23 积分:1 tee 2025-01-03 22:01:16 积分:...
基于Pytorch构建GoogLeNet网络对cifar-10进行分类 GoogLeNet是2014年Christian Szegedy提出的一种全新的深度学习结构,在这之前的AlexNet、VGG等结构都是通过增大网络的深度(层数)来获得更好的训练效果,但层数的增加会带来很多负作用,比如overfit、梯度消失、梯度爆炸等。inception的提出则从另一种角度来提升训练结果:能更...
基于Pytorch构建VGG-16Net网络对cifar-10进行分类 VGGNet发布于 2014 年,作者是 Karen Simonyan 和 Andrew Zisserman,该网络表明堆叠多个层是提升计算机视觉性能的关键因素。 VGGNet 包含 11层或13层或16层 或 19 层,主要由小型的 3×3 卷积操作和 2×2 池化操作组成。基本组成部分是:1. 带填充以保持分辨率...
基于Pytorch构建DenseNet网络对cifar-10进行分类 DenseNet是指Densely connected convolutional networks(密集卷积网络)。它的优点主要包括有效缓解梯度消失、特征传递更加有效、计算量更小、参数量更小、性能比ResNet更好。它的缺点主要是较大的内存占用。 DenseNet网络与Resnet、GoogleNet类似,都是为了解决深层网络梯度消失...
基于Pytorch构建AlexNet网络对cifar-10进行分类 AlexNet网络是CV领域最经典的网络结构之一了,在2012年横空出世,并在当年夺下了不少比赛的冠军。也是在那年之后,更多的更深的神经网络被提出,比如优秀的vgg,GoogLeNet。AlexNet和LeNet的设计非常类似,但AlexNet的结构比LeNet规模更大。