print('Test Accuracy of the model on the 10000 test images: {} %'.format(100 * correct / total)) 以上便是一个利用PyTorch实现CNN模型的实例。 Reference: 1.https://github.com/yunjey/pytorch-tutorial 2.https://www.cnblogs.com/yangmang/p/7530748.html 3.https://zhuanlan.zhihu.com/p/30117...
卷积神经网络由一个或多个卷积层和顶端的全连通层(也可以使用1x1的卷积层作为最终的输出)组成一种前馈神经网络。一般的认为,卷积神经网络是由Yann LeCun大神在1989年提出的LeNet中首先被使用,但是由于当时的计算能力不够,并没有得到广泛的应用,到了1998年Yann LeCun及其合作者构建了更加完备的卷积神经网络LeNet-5...
import torchvision.transforms as transforms import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # Device configuration, 将程序迁移到GPU device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') # Hyper-parameters, 定义超参数 num_epochs = 20 batch_size = 4 learning_rate = 0.001 ...
https://mofanpy.com/tutorials/machine-learning/torch/CNN/ https://pytorch.org/tutorials/beginner/blitz/cifar10_tutorial.html
原文:pytorch.org/tutorials/beginner/nn_tutorial.html 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 注意 点击这里下载完整示例代码 作者:Jeremy Howard,fast.ai。感谢 Rachel Thomas 和 Francisco Ingham。 我们建议将此教程作为笔记本运行,而不是脚本。要下载笔记本(.ipynb)文件,请点击页面顶部的链接。
03CNN关于CIFAR10的例子 我们来看一个摘自Pytorch官网cifar_tutorial的例子: classNet(nn.Module):def__init__(self):super().__init__()self.conv1=nn.Conv2d(3,6,5)self.pool=nn.MaxPool2d(2,2)self.conv2=nn.Conv2d(6,16,5)self.fc1=nn.Linear(16*5*5,120)self.fc2=nn.Linear(120,84)se...
在PyTorch中,可以从头开始构建一个卷积神经网络(CNN),或者使用迁移学习技术,利用预训练的模型如ResNet、VGG等进行微调。迁移学习特别适合于数据量不是非常大的情况,因为它可以利用在大型数据集上预训练的模型的知识,加速并提高模型的训练效果。 (3)构建CNN模型 如果选择从头开始构建CNN,模型的结构通常包括多个卷积层、...
PyTorch搭建CNN对猫狗图片进行分类论文 pytorch imagenet数据集,自己导入数据集蚂蚁蜜蜂分类数据集下载链接:https://download.pytorch.org/tutorial/hymenoptera_data.zipfromtorch.utils.dataimportDatasetimportosfromPILimportImageclassMyData(Dataset):#root_dir数据
Build your neural network easy and fast, 莫烦Python中文教学 - PyTorch-Tutorial/tutorial-contents/401_CNN.py at master · MorvanZhou/PyTorch-Tutorial
(4)Pytorch-cnn-finetune (github.com/creafz/pytor):该github库是利用pytorch对预训练卷积神经网络进行微调,支持的架构和模型包括:ResNet、DenseNet、Inception v3、VGG、SqueezeNet、AlexNet等。 (5)Pt-styletransfer (github.com/tymokvo/pt-s):这个github项目是Pytorch中的神经风格转换,具体有以下几个需要注意的...