(epoch + 1, step + 1, running_loss / 500, accuracy)) # 重置损失为0,开启下一次迭代训练 running_loss = 0.0 print('Finished Training') # 训练结束,保存模型 save_path = './Lenet.pth' torch.save(net.state_dict(), save_path) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13...
划分完成后可以看到在all_data下分别有2个文件一个为训练数据集一个为测试数据集,其中训练集包含了10000张分好类别的猫狗图片,测试集下有2500张分好类别的猫狗图片。 # 下载的kaggle数据集路径 original_dataset_dir = './train' # 训练测试数据集放置路径 base_dir = './all_data' os.makedirs(base_dir...
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言归正传,换成bottleneck design以后,网络的参数减少了很多,训练也就相对容易一些。然后我们再看一下原作中的ResNet全貌! ResNet Architecture 来看50-layer那一栏,在进入到DBA层之前的网络比较简单,分别是:①卷积层"7×7, 64, stride 2"、②BN层、③ReLU层、④池化层"3×3 max pool, stride 2",最终的输出...