使用squeezeNet预训练模型,在迭代16个epoch后,准确率可以达到 93% 4 resNet模型 使用resnet50的预训练模型,训练25个epoch后,准确率可以达到 98%! 总结 七、预测 模型训练好后,可以打开 predict.py 对新图片进行预测,给定用来预测的模型和预测的图片文件夹: model = LeNet1() # 模型结构 modelpath = "./run...
测试的逻辑同样很简单:我们循环调用test_dataloader,将测试集的图像传入到resnet50模型中得到预测结果,与标签进行对比,计算整体的准确率。 在测试中我们最关心的指标是准确率accuracy,所以我们用swanlab.log跟踪它的变化。 同时我们还希望看看测试集中具体图像输入模型后的结果,所以我们用swanlab.Image来进行可视化。 至此...
在pytorch教程中,很多函数都有一个keepdim参数,这个torch.max也不例外,我们来看一下 keepdim的意思是保持维度,例子中,pred原来是三维的张量,那么它的max_value和argmax都是三维的 回到我们的程序,程序中有一条语句“_, predicted = torch.max(outputs.data, 1)”,经赋值后,predicted得到了每个样本输出值的argma...
这些模型基本上在pytorch有实现,可以在torchvision.models包中调用,例如torchvision.models.vgg16的使用例子(pytorch入门学习:加载模型(torchvision.models)如下。如果是第一次调用,它会帮你从网上下载参数,约500M左右,参数的文件都这么大,那么需要多少大小的GPU才能跑得动呢 # 设置在后续的训练中不更新参数 for param ...
PyTorch作为一种流行的深度学习框架,为解决这类问题提供了强大的支持。本文将详细介绍如何使用PyTorch进行猫狗分类,包括数据准备、网络结构定义、训练和评估神经网络、以及选择合适超参数的步骤。一、准备数据集首先,我们需要收集并准备一个包含猫和狗的图片数据集。数据集应包含尽可能多样的图片,以避免模型出现过拟合。
这篇文章来写一下用 pytorch 训练的一个 CNN 分类器,数据集选用的是 kaggle 上的猫狗大战数据集,只有两个 class ,不过数据集还是挺多的,足够完成我们的分类任务。这份数据集分为train和test两个文件夹,装着训练集和测试集,还有一个sample_submission.csv用来提交我们训练的模型在测试集上的分类情况。值得注意的...
这部分就是卷积神经网络分类的模型和训练了,采用的是pytorch框架,基本代码都差不多,这里就直接上代码了。 首先是网络模型搭建,这里采用的经典的LeNet网络。 1importtorch2importtorch.nn as nn3importtorch.nn.functional as F4fromPILimportImage567classLeNet(nn.Module):8def__init__(self):9super(LeNet, se...
为了提高模型的能力,可以使用pytorch自带的Transforms对图片进行处理变换。在训练时,可以对图片进行一定的剪裁,旋转,但是在验证的时候,并不需要进行这些操作。 # 对训练图片进行处理变换my_transforms = transforms.Compose([ transforms.Resize(75), transforms.RandomResizedCrop(64),#随机裁剪一个area然后再resizetransfor...
优化模型参数以提高分类准确率: 通过调整超参数(如学习率、批量大小、迭代次数等)来优化模型性能。 尝试不同的网络结构、激活函数、正则化方法等,以进一步提高模型的准确率。 通过以上步骤,你可以在PyTorch中实现一个猫狗分类任务,并不断优化模型以提高其性能。
本文参考上面两篇两篇文章实现深度学习中基于VGG16模型的分类。 一、数据准备: Kaggle 上 Cats vs. Dogs 的网址为https://www.kaggle.com/c/dogs-vs-cats,需要先下载图片,不过这个网站需要注册才能下载,并且注册在认证环境有点问题(需要绕开FHQ)。