self.bn1 = nn.BatchNorm2d(64) # nn.BatchNorm2d是 PyTorch中的一个函数,用于创建二维批量归一化层。 # 批量归一化是一种用于提高深度学习模型性能和稳定性的技术。 # 它通过在小批量数据上减去平均值并除以激活值的标准差来对每个神经元的输出进行归一化。 # 这样可以降低内部协变量变化,即训练期间由于权重...
深度学习与图像识别 VGG16实现Cifar10分类 Cifar10数据集Cifar10是一个由彩色图像组成的分类的数据集（MNIST是黑白数据集），其中包含了飞机、汽车、鸟、猫、鹿、狗、青蛙、马、船、卡车10个类别（如图3所示），且每个类中包含了1000张图片。整个数据集中包含了60000张32×32的彩色图片。该数据集被分成50000和10000...
本次是训练CIFAR10数据集,Pytorch的torchvision.datasets包含CIFAR10数据集,参照上一篇博客,故只需将数据加载改为CIFAR10即可,其余不变。 代码:train_dataset = datasets.CIFAR10() 2). 网络定义部分 代码: '''定义网络模型'''classVGG16(nn.Module):def__init__(self, num_classes=10):super(VGG16, self)...
2. 用Pytorch提供的DataLoader来加载数据集 # dataset:数据集 batch_size:mini-batch的大小 shuffle:是否打乱数据集顺序train_loader=DataLoader(train_dataset,batch_size=64,shuffle=True)test_loader=DataLoader(test_dataset,batch_size=64,shuffle=False) 3.采用VGGNet16的神经网络来构建模型,最后接Softmax来处理ou...
Cifar10是一个由彩色图像组成的分类的数据集(MNIST是黑白数据集),其中包含了飞机、汽车、鸟、猫、鹿、狗、青蛙、马、船、卡车10个类别(如图3所示),且每个类中包含了1000张图片。整个数据集中包含了60000张32×32的彩色图片。该数据集被分成50000和10000两部分,50000是training set,用来做训练;10000是test set,用...
VGG16实现Cifar10分类(PyTorch) importos importssl importtorch importtorchvision importtorchvision.transformsastransforms importmath importtorch importtorch.nnasnn if__name__=='__main__': ssl._create_default_https_context=ssl._create_unverified_context ...
Cifar10是一个由彩色图像组成的分类的数据集(MNIST是黑白数据集),其中包含了飞机、汽车、鸟、猫、鹿、狗、青蛙、马、船、卡车10个类别(如图3所示),且每个类中包含了1000张图片。整个数据集中包含了60000张32×32的彩色图片。该数据集被分成50000和10000两部分,50000是training set,用来做训练;10000是test set,用...
Pytorch实战[使用VGG16实现图片分类] 实现Pytorch完成类别分类 Object 基本掌握使用pytorch框架进行神经网络训练任务 使用Pycharm,Google Colab完成代码编写 本次实验只是来熟悉一下训练的流程,因此模型比较简单 1. 编写代码 数据集介绍 CIFAR-10数据集包含6000张大小是(32,32)的图片数据,有10个类别。训练集有5000张,...
Cifar10数据集 Cifar10是一个由彩色图像组成的分类的数据集(MNIST是黑白数据集),其中包含了飞机、汽车、鸟、猫、鹿、狗、青蛙、马、船、卡车10个类别(如图3所示),且每个类中包含了1000张图片。整个数据集中包含了60000张32×32的彩色图片。该数据集被分成50000和10000两部分,50000是training set,用来做训练;10000...
CIFAR10图像展示 定义网络,损失函数和优化器 训练网络 测试集中取八张图 准确率64% 三、使用 VGG16 对 CIFAR10 分类 1.定义dataloader 2. VGG网络定义 把网络放到GPU上 3. 网格训练(代码) 4.测试验证准确率 准确率为83.99%,相较之前有所提升。