load_data_cifar10 from torch_book.tools import train, try_all_gpus #try_gpu torch.cuda.empty_cache() # 清空 GPU 缓存 batch_size = 32 train_iter, test_iter = load_data_cifar10(batch_size=batch_size) model = resnet18(weights=ResNet18_Weights.DEFAULT) model.conv1 = nn.Conv2d(model...
#1.ResNet18_BasicBlock-残差单元 classResNet18_BasicBlock(nn.Module):def__init__(self,input_channel,output_channel,stride,use_conv1_1):super(ResNet18_BasicBlock,self).__init__()# 第一层卷积self.conv1=nn.Conv2d(input_channel,output_channel,kernel_size=3,stride=stride,padding=1)# 第二...
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 ...
在这篇文章中,我将向你介绍如何使用ResNet-18残差神经网络来预测CIFAR-10数据集中的图像。ResNet-18是一个非常流行的深度学习模型,它在图像分类任务中取得了很好的性能。CIFAR-10是一个常用的图像分类数据集,包含10个不同类别的图像,每个类别有6000张32x32像素的彩色图像。
pytorch的resnet18模型引用:https://github.com/kuangliu/pytorch-cifar 模型详情可参考github里面的models/resnet.py, 这里不做详细的说明,readme描述准确率可达到93.02%,但我本地测试迭代200次没有达到这个数字,本地200次迭代准确率为87.40%。 导入需要的包 ...
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, ...
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...
使用resnet18 对 cifar10 进行分类 网络结构 模型效果 新版Notebook- BML CodeLab上线,fork后可修改项目版本进行体验 使用resnet18 对 cifar10 进行分类 网络结构 模型效果 训练集acc能达到88%,测试集最多77% 可以通过数据增强来让数据增多。提高准确度 In [1] import paddle import paddle.fluid as fluid impor...
传输问题：模型更新要通过网络传输合并，但网络延迟和通信质量可能会影响同步，导致模型不稳定。学习方法...