3个全连接层(Fully connected Layer),分别用FC-XXXX表示 5个池化层(Pool layer),分别用maxpool表示 其中,卷积层和全连接层具有权重系数,因此也被称为权重层,总数目为13+3=16,这即是VGG16中16的来源。(池化层不涉及权重,因此不属于权重层,不被计数)。 1 # 导入所需的包 2 import torch 3 #import wandb...
VGG16是一种深度卷积神经网络,特别适用于图像分类任务。下面是实现的步骤: 步骤一:导入必要的库和模块 首先,我们需要导入PyTorch和其他必要的库和模块。 importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimimporttorchvision.transformsastransformsimporttorchvision.datasetsasdatasets 1. 2. 3. 4. 5. 步骤二:加载图...
PyTorch中数据读取的一个重要接口是torch.utils.data.DataLoader。 只要是用PyTorch来训练模型基本都会用到该接口,该接口主要用来将自定义的数据读取接口的输出或者PyTorch已有的数据读取接口的输入按照batch size封装成Tensor,后续只需要再包装成Variable即可作为模型的输入 (1)dataset,这个就是PyTorch已有的数据读取接口(比...
深度学习环境:PyTorch1.11.0 cuda:Cuda11.3 二:开发过程: 1.首先设置运行的设备 cuda or cpu 2.查看类名(运动鞋的品牌) 第一步:使用pathlib.Path()函数将字符串类型的文件夹路径转换为pathlib.Path对象。 第二步:使用glob()方法获取data_dir路径下的所有文件路径,并以列表形式存储在data_paths中。 第三步:通...
1.2 Pytorch使用VGG16进行猫狗二分类实战 在这一部分,我们将使用PyTorch来实现VGG16网络,用于猫狗预测的二分类任务。我们将对VGG16的网络结构进行适当的修改,以适应我们的任务。 1.2.1 数据集准备 首先,我们需要准备用于猫狗二分类的数据集。数据集可以从Kaggle上下载,其中包含了大量的猫和狗的图片。在下载数据集后...
本文将详细介绍如何在PyTorch中下载VGG16预训练模型,并简要探讨其应用场景。 一、VGG16模型简介 VGG16是一种经典的卷积神经网络(CNN),由牛津大学的Visual Geometry Group提出。该模型通过堆叠多个卷积层和池化层来构建深度网络,以实现图像特征的自动提取。VGG16包含13个卷积层(Conv Layer)和3个全连接层(FC Layer),...
猫狗数据集分类VGG16(PyTorch实现) 数据集地址:https://www.kaggle.com/datasets/shaunthesheep/microsoft-catsvsdogs-dataset ```pythonfromshutilimportcopyfileimportrandomimporttorch.nnasnnfromtorch.utils.dataimportDataLoaderimporttorch.optimasoptimimportosfromPILimportImagefromtorch.utils.tensorboardimportSummary...
pytorch官方数据,主要是实现蜜蜂和蚂蚁分类,不过在使用前必须对图片进行处理,因为他提供的图片并非都是224x224x3,所以需要对图片进行转换。 """ 图片预处理: 1、图片裁剪 2、标准化 3、图片旋转 """ class ImageTransform(): def __init__(self, resize, mean, std): ...
要在超薄的VGG16网络中获取某一层的输出,可以通过以下步骤实现: 1. 导入VGG16模型:使用深度学习框架(如TensorFlow、PyTorch)导入VGG16模型,确保已经下载了预训练的VG...
模型采用VGG,模型的详细介绍参照:【图像分类】一文学会VGGNet(pytorch)_AI浩-CSDN博客。 接下来讲讲如何使用VGG实现植物幼苗的分类。 新建项目 新建一个图像分类的项目,data里面放数据集,dataset文件夹中自定义数据的读取方法,这次我不采用默认的读取方式,太简单没啥意思。然后再新建train.py和test.py ...