LeNet5包含 3 个卷积层,2 个池化层,1 个全连接层。其中所有卷积层的所有卷积核都为 5x5,步长 strid=1,池化方法都为全局 pooling,激活函数为 Sigmoid。 下面是他的网络结构示意图: CIFAR-10数据集由10个类别的60000张32x32彩色图像组成,每个类别有6000张图像。有50000个训练图像和10000个测试图像。 数据集分...
在开始阅读本文之前,建议先了解一下什么是tensor、什么是torch.autograd以及如何在 PyTorch 中构建神经网络模型。 CIFAR-10 数据集 本教程使用具有 10 个类的CIFAR10 数据集:‘airplane’, ‘automobile’, ‘bird’, ‘cat’, ‘deer’, ‘dog’, ‘frog’, ‘horse’, ‘ship’, 和‘truck’. 构建图像分...
在深度学习中数据加载及预处理是非常复杂繁琐的,但PyTorch提供了一些可极大简化和加快数据处理流程的工具。同时,对于常用的数据集,PyTorch也提供了封装好的接口供用户快速调用,这些数据集主要保存在torchvison中,torchvison实现了常用的图像数据加载功能,例如Imagenet、CIFAR10、MNIST等,以及常用的数据转换操作,这极大地方便...
本文基于PyTorch构建的VGG模型,在CIFAR-10中分类效果达到86.97%,最高达到87.43%的分类准确率,当然后续可以进一步调整超参数优化模型,也可以运用多模型架构。通过细分各类别的准确率,可以看出模型在dog类别准确率较低,在truck类别准确率较高。 Accuracyofairplane:90%Accuracyofautomobile:90%Accuracyofbird:90%Accuracyofca...
我们今天要做的就是如何训练一个神经网络模型,使得输入一张CIFAR中的图片,会输出预测的类别(10个类别之一)。 一、总体步骤: 代码语言:javascript 复制 步骤1:使用torchvision来加载和标准化CIFAR10训练和测试数据集 步骤2:使用pytorch框架定义一个卷积神经网络CNN步骤3:定义一个损失函数 ...
基于PyTorch的CIFAR-10分类 作者:如缕清风 本文为博主原创,未经允许,请勿转载:https://www.cnblogs.com/warren2123/p/15009431.html 一、前言 本文基于Facebook的PyTorch框架,通过对VGGNet模型实现,对CIFAR-10数据集进行分类。 CIFAR-10数据集包含60000张 32x32的彩色图片,共分为10种类别,每种类别6000张。其中训练...
CIFAR-10 是一个包含了10类,60000 张 32x32像素彩色图像的数据集。 CIFAR-10数据集 每类图像有6000张;分为50000张训练数据和10000张测试数据。CIFAR-10 数据网址:http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html 数据集分为5个训练数据集和1个测试数据集,每个批次10000张图像 ...
1. CIFAR-10数据集简介 CIFAR-10是一个常用的彩色图片数据集,它有10个类别airplane、automobile、bird、cat、deer、dog、frog、horse、ship和truck。每张图片都是3×32×32,即3通道彩色图片,分辨率为32×32。 2…
PyTorch 基于残差网络的多分类 cifar-10数据集 import torch.nn.functional as F import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim import torchvision import torchvision.transforms as transforms import argparse class ResidualBlock(nn.Module):...
项目基于PyTorch框架,以cifar10为例纪录分类流程。包括处理数据、自定义加载数据、tensorboard纪录log,搭建主流分类网络、推理等 favor 8枚 BML Codelab 2.3.2 Python3 初级计算机视觉 2022-10-25 14:11:48 版本内容 数据集 Fork记录 评论(0) 运行一下 v2 2022-11-10 15:27:01 请选择预览文件 当前Notebook...