假设有两个任务系统A和B,任务A拥有海量的数据资源且已训练好,但并不是我们的目标任务,任务B是我们的目标任务,但数据量少且极为珍贵,这种场景便是典型的迁移学习的应用场景 接下来在博客中,我们将学习如何将迁移学习与 PyTorch 结合使用。 在这个迁移学习 PyTorch 图像二分类Vgg19 示例中,数据来源:https://www.k...
在开始之前,请确保已经安装了PyTorch库。如果尚未安装,可以通过以下命令进行安装: pip install torch torchvision 接下来,我们将按照以下步骤进行操作:步骤1:导入必要的库和模块首先,我们需要导入一些必要的库和模块。我们将使用torchvision模块中的vgg19模型,以及torchvision.transforms来对图像进行预处理。 import torch imp...
先看看VGG19的pytorch加载实现 输出的网络结构: VGG((features): Sequential((0): Conv2d(3, 64, kernel_size...
1、vgg19模型——pytorch 版本= 1.1.0 实现 # coding:utf-8 import torch.nn as nn import torch class vgg19_Net(nn.Module): def __init__(self,in_img_rgb=3,in_img_si
现在要在GPU云服务中使用到VGG19模型,如果还是使用这条代码,就会非常缓慢的下载,等下次使用时,还得缓慢下载,所以,需要上传.pth文件到项目目录中,然后设置读取.pth文件,加载模型。 vgg_19 = torchvision.models.vgg19(pretrained = False) vgg_19.load_state_dict(torch.load(pthfile)) ...
VGG19的第一个卷积层输入为3通道,而我的输入为灰度图像,因此需要对其第一层进行修改。我尝试过两种方法,第二种成功了。 先介绍第一种,resnet50是可以的,但vgg19却不行,见下: fromtorchvisionimportdatasets,models,transforms# 自动下载官方的预训练模型model_resnet50=models.resnet50(pretrained=True)# 将所有...
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data_dir = 'F:\资料\项目\image_classifier_pytorch-master\\flower_data' train_dir = 'flower_data/train' valid_dir = 'flower_data/valid' 导入数据集并对数据进行处理 # Define your transforms for the training and testing sets data_transforms = { 'train': transforms.Compose([ transforms.Random...
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我这里选用了tensorflow-gpu+keras框架来搭建网络,当然,大家也可以使用tensorflow、pytorch,这些都不是什么问题,就是个实现工具而已。这里建议大家使用gpu渲染,这样速度会快很多。以下是一个VGG19的代码示例,其中具体的优化,需要大家自己去优化,下面的代码仅供参考。