vgg训练cifar10 / 张生荣

pytorch VGG11识别cifar10数据集(训练+预测单张输入图片操作)

首先这是VGG的结构图,VGG11则是红色框里的结构,共分五个block,如红框中的VGG11第一个block就是一个conv3-64卷积层: 一,写VGG代码时,首先定义一个 vgg_block(n ...

以下实验是我在百度公司实习的时候做的,记录下来留个小经验. 多GPU训练 cifar10_97.23 使用 run.sh 文件开始训练 cifar10_97.50 使用 run.4GPU.sh 开始训 ...

这里我们使用keras定义简单的神经网络全连接层训练MNIST数据集和cifar10数据集: keras_mnist.py from sklearn.preprocessing import Labe ...

Tebsorflow开源实现多GPU训练cifar10数据集:cifar10_multi_gpu_train.py Tensorflow开源实现cifar10神经网络:cifar10.py Tenso ...

VGG作为流行的几个模型之一,训练图形数据效果不错,在mnist数据集是常用的入门集数据,VGG层数非常多,如果严格按照规范来实现,并用来训练mnist数据集,会出现各种问题,如,经过16层卷积后,2 ...

简单易懂Pytorch实战实例VGG深度网络模型VGG,数据集cifar.对照这份代码走一遍,大概就知道整个pytorch的运行机制. 来源定义模型: '''VGG11/13/16/19 in P ...

目录学习前言讲解构架模型训练的流程 1.设置参数 2.读取数据集 3.建立ssd网络. 4.预处理数据集 5.框的编码 6.计算loss值 7.训练模型并保存开始训练学习前言 ……又看了很久 ...

目录前言一.resnet 二.resnet网络结构三.resnet18 1.导包 2.残差模块 2.通道数翻倍残差模块 3.rensnet18模块 4.数据测试 5.损失函数,优化器 6.加载数 ...

前言最近使用PyTorch感觉妙不可言,有种当初使用Keras的快感,而且速度还不慢.各种设计直接简洁,方便研究,比tensorflow的臃肿好多了.今天让我们来谈谈PyTorch的预训练,主要是自 ...

工作中有时候需要对vgg进行定制化处理,比如有些时候需要借助于vgg的层结构,但是需要使用的是2 channels输入,等等需求,这时候可以使用vgg的原始结构用class重写一遍,但是这样的方式比较 ...

前言最近使用PyTorch感觉妙不可言,有种当初使用Keras的快感,而且速度还不慢.各种设计直接简洁,方便研究,比tensorflow的臃肿好多了.今天让我们来谈谈PyTorch的预训练,主要是自 ...

如下所示: import torch import torchvision import torchvision.transforms as transforms import matplotlib. ...

步骤如下: 1.使用torchvision加载并预处理CIFAR-10数据集. 2.定义网络 3.定义损失函数和优化器 4.训练网络并更新网络参数 5.测试网络运行环境: windows+pytho ...

pytorch 在torchvision包里面有很多的的打包好的数据集,例如minist,Imagenet-12,CIFAR10 和CIFAR100.在torchvision的dataset包里面,用 ...

我就废话不多说了,大家还是直接看代码吧! import keras import numpy as np from keras.applications import vgg16, inception ...

很多深度神经网络模型需要加载预训练过的Vgg参数,比如说:风格迁移.目标检测.图像标注等计算机视觉中常见的任务.那么到底如何加载Vgg模型呢?Vgg文件的参数到底有何意义呢?加载后的模型该如何使用呢? ...

写这个博客的关键Bug: Value passed to parameter 'input' has DataType uint8 not in list of allowed values: flo ...

keras的数据集源码下载地址太慢.尝试过修改源码中的下载地址,直接报错. 从源码或者网络资源下好数据集,下载好以后放到目录 ~/.keras/datasets/ 下面. 其中:cifar10 ...

详细的解释,读者自行打开这个链接查看,我这里只把最重要的说下 fit() 方法会返回一个训练期间历史数据记录对象,包含 training error, training accuracy, valid ...