在使用Pytorch时,我们可以直接使用torchvision.datasets.CIFAR10()方法获取该数据集。 2 数据增强 为了提高模型的泛化性,防止训练时在训练集上过拟合,往往在训练的过程中会对训练集进行数据增强操作,例如随机翻转、遮挡、填充后裁剪等操作。我们这里对训练集做如下三种处理: ...
1.Pytorch上搭建ResNet-18 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...
CIFAR10数据集是一个用于识别普适物体的小型数据集,一共包含10个类别的RGB彩色图片,图片尺寸大小为32x32,如图: CIFAR10.png 相较于MNIST数据集,MNIST数据集是28x28的单通道灰度图,而CIFAR10数据集是32x32的RGB三通道彩色图,CIFAR10数据集更接近于真实世界的图片。 全连接的缺点有: 全连接参数过多,会导致训练量...
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...
1. Pytorch上搭建ResNet-18 1.1 ResNet block子模块 import torch from torch import nn from torch.nn import functional as F class ResBlk(nn.Module): """ ResNet block子模块 """ def __init__(self, ch_in, ch_out, stride = 1): ...
model = resnet18(pretrained=False, num_classes=10) 这里通过配置pretrained决定是否加载预训练权重。另外,pytorch内置resnet18最后一个全连接层是1000个输出,而分类cifar10我们需要设定全连接层为10个输出,所以我们加载权重的时候不加载全连接层的权重。
硬声是电子发烧友旗下广受电子工程师喜爱的短视频平台,推荐 14.PyTorch搭建cifar10训练脚本搭建-调用Pytorch标准网络ResNet18视频给您,在硬声你可以学习知识技能、随时展示自己的作品和产品、分享自己的经验或方案、与同行畅快交流,无论你是学生、工程师、原厂、方案商
首先根据下图利用pyTorch实现ResNet网络,这里需要注意原论文中采用的数据集为ImageNet数据集,输入图像数据大小224×224,第一个卷积核大小kernel_size=7,而CIFAR10数据集的输入图像大小为32×32,故这里将卷积核大小改为kernel_size=3。这里也没有加入最大池化层maxpool,可能是因为32×32的输入比较小...
基于pytorch+ResNet50的眼部疾病图片分类源码(高分项目).zip本项目用于对眼部疾病的OCT图像进行分类,目前支持ResNet18, 34, 50和VGG16,19这5个经典的网络,在测试集上的准确率可以达到90%以上。另外,我们也尝试了使用3D-ResNet对图像进行分类,由于3D-ResNet参数量巨大,需要海量数据才能训练好,所以,目前3D-ResNet...
基于PyTorch使用ResNet-18模型训练cifar10数据集1. 对比 ResNet-v1 和 ResNet-v2 的测试集准确率 2. 对比三种当前比较先进的数据增强方法(MixUp、CutMix、TrivialAugment)的测试集准确率 基本参数设置 #训练集 测试集比例5:1 即训练集50000张,测试集10000张# 超参数设置EPOCH=100# 遍历数据集次数BATCH_SIZE=512...