数据:PyTorch 自带的 CIFAR-10 图片数据集 代码+注释如下。 第一步,下载数据,抽取 10%的样本 # 导入必要的库importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimimporttorchvisionimporttorchvision.transformsastransformsfromtorch.utils.dataimportDataLoaderimportnumpyasnpimporttorch.nn.functionalasF# 设置一个随机种子...
class CNNNet(nn.Module): 1. 3.2 对神经网络初始化 在初始化方法中,共定义了两层卷积网络,每个网络均进行了池化。 需要注意的是: 第二层卷积网络的输入通道数,就是上一层卷积网络的输出通道数; 池化层不会改变通道数 # 定义层级 def __init__(self): super(CNNNet, self).__init__() # 第一层卷...
这里是思维导图,想要的同学可以发送“默子Cifar”领取全套代码+数据集+思维导图哦 构建神经网络 接下来,我们将构建一个简单的卷积神经网络(CNN)。该网络将包含几个卷积层、池化层和全连接层。以下是网络结构的代码示例: #构建神经网络模型 importtorch.nnasnn importtorch.nn.functionalasF classNet(nn.Module): ...
使用CIFAR-10求解器训练CNN,可以通过以下步骤进行: 数据准备:首先,需要下载CIFAR-10数据集并进行预处理。可以使用Python的库(如TensorFlow、PyTorch)提供的API来下载和加载数据集。预处理包括图像归一化、数据增强等操作,以提高模型的性能和泛化能力。 构建CNN模型:根据任务需求和数据集特点,设计并构建适当的CNN模型。CNN...
个人觉得可能因为定义的CNN网络结构不够好;或是训练集与测试集的样本太少了,每一类才5000张用来训练,1000张用来测试。 试图优化 于是便想着是否可以更改网络结构来提高准确率,于是google了一下“cifar10 准确率”,搜到一篇博客,使用的是VGG-16的删减版,在原本VGG-16的基础上减少了卷积的层数(原来的爆内存),于是...
卷积神经网络(CNN):CNN是深度学习中一种重要的模型,用于处理图像、语音、自然语言等数据。在CIFAR10图像分类任务中,CNN是最常用的模型之一,它可以有效地捕捉图像的局部特征和上下文信息。 激活函数:激活函数是神经网络中的重要组成部分,用于增加模型的非线性表达能力。常用的激活函数包括ReLU、Sigmoid、Tanh等。 损失函数...
net=CNN()print(net) 训练效果是很糟糕的: 10%就是在猜,那么这个模型和猜的差不多 继续使用自己的网络把全连接层改成一层 效果依旧很糟糕 使用教程的网络模型 importtorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFclassNet(nn.Module):def__init__(self):super(Net, self).__init__() ...
当谈到基于CNN的深度学习例子时,图像分类是最常见的任务之一。CNN(卷积神经网络)在图像处理任务中表现出色,能够自动学习图像的特征表示。以下是一个基于CNN的图像分类示例,并给每一行添加了注释: Twcat_tree 2023/11/30 2860 深度学习实战:1.LeNet实现CIFAR-10图像分类 ...
super(CNNNet, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels=3, out_channels=16, kernel_size=(5,5), stride=(1,1)) #卷积层1 self.pool1 = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2) #池化层1 self.conv2 = nn.Conv2d(in_channels=16, out_channels=36, kernel_size=(3,3)...
简介: 【Pytorch神经网络实战案例】03 CIFAR-10数据集:Pytorch使用GPU训练CNN模版-测试方法 import torch import torchvision from PIL import Image from torch import nn image_path="./test_img/dog.png" image=Image.open(image_path) print(image) #size=406x479 所以需要转换 # png格式是四个通道,除了RGB...