VGG11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 ...

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 ...

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 ...

我就废话不多说了,大家还是直接看代码吧! import keras from keras.datasets import cifar10 from keras.preprocessing.image ...

使用Keras作前端写网络时,由于训练图像尺寸较大,需要做类似 tf.random_crop 图像裁剪操作. 为此研究了一番Keras下已封装的API. Data Augmentation(数据扩充) ...

目录 1.LeNet模型训练脚本 (1).下载CIFAR10数据集 (2).图像增强 (3).加载数据集 (4).显示部分图像 (5).初始化模型 (6).训练模型及保存模型参数 2.预测脚本 1.L ...

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 ...

目录 Pytorch 使用GPU训练方法一 .cuda() 方法二 .to(device) 附:一些和GPU有关的基本操作汇总总结 Pytorch 使用GPU训练使用 GPU 训练只需要在原来的 ...

目录关于CIFAR10数据集的使用 CIFAR10的官方解释实战操作 CIFAR-10 数据集简介数据集版本数据集布置总结关于CIFAR10数据集的使用主要解决了如何把数据集与trans ...

银行取款的时候有一个规则,就是连续输入密码错误三次账户会被冻结.那么咱们现阶段的Java基础有没有能力去编写出一段类似的代码呢?请接着往下看. //java中连续输入错误(效仿银行卡输入错误三次就终止 ...

利用卷积神经网络训练图像数据分为以下几个步骤 1.读取图片文件 2.产生用于训练的批次 3.定义训练的模型(包括初始化参数,卷积.池化层等参数.网络) 4.训练 1 读取图片文件 def get_fi ...

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 ...