resnet101的训练代码,训练mnist手写数字识别,之前我还尝试了两层linear的训练代码,低估了apple 的 torch.device("mps"),这两层linear的简单神经网络完全加速不起来,还不如torch.device("cpu")快,换成了resnet101加速效果就很明显了,目测速度在mps上比cpu快了5倍左右 import torch import torch.nn as nn import...
resnet18相较于普通的一两层卷积网络来说已经比较深了,并且mnsit数据集还是挺大的,总共有7万张图片。为了节省时间,我们使用7张GeForce GTX 1080 Ti来训练: 数据并行(DataParallel) EPOCH: 01/10STEP:67/67LOSS:0.0266ACC:0.9940VAL-LOSS:0.0246VAL-ACC:0.9938TOTAL-TIME:102EPOCH: 02/10STEP:67/67LOSS:0.0141A...
利用随机森林算法、MobileNet V1、ResNet-18、VGG16、DLA-34对Fashion MNIST数据集训练He**er 上传291.99MB 文件格式 zip pytorch pytorch 随机森林 数据集 在Pytorch环境下利用随机森林算法、MobileNet-V1、ResNet-18、VGG16以及DLA-34网络模型对Fashion MNIST数据集进行训练和测试。
一、MNIST数据集[1]1.1 数据概述[2]1.2 数据集构成[3]二、导入必要库[4]2.2 数据集准备[5]二、可视化部分图例[6]2.1 批次样本可视化[7]三、模型架构设计[8]3.1 MLP网络结构[9]四、模型训练模块[10]4.1 训练配置[11]4.2 训练流程[12]五、可视化损失,准确度[13]...
apple的m1芯片比以往cpu芯片在机器学习加速上听说有15倍的提升,也就是可以使用apple mac训练深度学习pytorch模型!!!惊呆了 安装apple m1芯片版本的pytorch 然后使用chatGPT生成一个resnet101的训练代码,这里注意,如果网络特别轻的话是没有加速效果的,