模型存放在checkpoint目录下,模型的训练是上述的Resnet18, 注意如果是gpu训练,尤其关注一下if中代码的顺序。 将net装换为DataParallel,用以并行训练,因为原Resnet18在gpu上训练使用了DataParallel,所以这里也要进行封装,会包一层module FINETUNING:将最后一层的10类输出,改为2类输出。注意gpu中的写法,net.module.lin...
仅训练模型的最后一层 最开始的想法是: 使用预训练好的 torchvision 提供的 Resnet-18 ; 将最后一层的输出数目改成 10,以匹配 cifar-10 的任务。具体来说,是model.fc = torch.nn.Linear(num_ftrs, 10); 在训练时,冻结除 model.fc 的所有层的参数,只训练 model.fc。 结果!我失败了!训练何测试准确度...
然后,我们使用torchvision.datasets.CIFAR10加载训练集和测试集。这些数据集将自动下载到指定的文件夹中。最后,我们定义了类别名称,用于在预测结果中进行解码。 步骤2:构建残差神经网络模型 在这一步中,我们将构建ResNet-18模型。ResNet-18是一个由多个残差块组成的卷积神经网络,它可以有效地解决深度网络中的梯度消失...
1. CIFAR10数据集 2. Resnet18 3. 迁移学习 4. 代码实现 4.1 导入程序所需的包 4.2 使用GPU进行训练 4.3 图像预处理 4.4 创建数据集 4.5 下载预训练模型 4.6 修改网络模型的最后一层输出为10 4.7 定义损失函数和优化器 4.8 使用Tensorboard可视化工具 ...
resnet18实现cifar10分类 实验步骤 搭建resnet18网络 数据集加载 模型训练和改进 分析评估 Kaggle提交 网络构建 实验初期拟采用torchvision中实现的resnet18作为网络结构,为了方便修改网络结构,于是重新实现了resnet18网络 resnet18由一个7x7的降采样卷积,一个max pooling层,8个basicblock,一个全局池化层,最后接一个...
2.训练Cifar-10数据集 回到顶部 1.Pytorch上搭建ResNet-18 1 import torch 2 from torch import nn 3 from torch.nn import functional as F 4 5 6 class ResBlk(nn.Module): 7 """ 8 resnet block子模块 9 """ 10 def __init__(self, ch_in, ch_out, stride=1): 11 12 super(ResBlk, ...
不需要，就用32x32的输入就行，需要注意的是，这里用的ResNet应该是3个stage而不是4个 ...
resnet: torch.Size([2, 10]) 1. 2. 2. 训练Cifar-10数据集 所选数据集为Cifar-10,该数据集共有60000张带标签的彩色图像,这些图像尺寸32*32,分为10个类,每类6000张图。 这里面有50000张用于训练,每个类5000张;另外10000用于测试,每个类1000张。
这次依旧训练cifar10,将cifar10分成训练集、验证集、测试集。接下来贴代码,本次训练和上篇vgg16一样,大家可以参照上一篇。按照其他大佬的经验,在不大修改模型的情况下,按照比赛的记录,测试的结果应该在85%+。 代码语言:javascript 复制 importglobimportos,sysimportrandom ...