原文:用Pytorch训练MNIST分类模型

本次分类问题使用的数据集是MNIST,每个图像的大小为 。 编写代码的步骤如下 载入数据集,分别为训练集和测试集 让数据集可以迭代 定义模型,定义损失函数,训练模型 代码 输出如下 ...

2019-02-07 15:59 0 1814 推荐指数:

查看详情

PyTorch ImageNet 基于预训练六大常用图片分类模型的实战

微调 Torchvision 模型 在本教程中,我们将深入探讨如何对 torchvision 模型进行微调和特征提取,所有这些模型都已经预先在1000类的Imagenet数据集上训练完成。本教程将深入介绍如何使用几个现代的CNN架构,并将直观展示如何微调任意的PyTorch模型。由于每个模型架构 ...

Thu Sep 19 05:00:00 CST 2019 0 2809
如何在PyTorch和TensorFlow中训练图像分类模型

作者|PULKIT SHARMA 编译|Flin 来源|analyticsvidhya 介绍 图像分类是计算机视觉的最重要应用之一。它的应用范围包括从自动驾驶汽车中的物体分类到医疗行业中的血细胞识别,从制造业中的缺陷物品识别到建立可以对戴口罩与否的人进行分类的系统。在所有这些行业中,图像分类 ...

Tue Oct 27 03:30:00 CST 2020 0 400
Pytorch——BERT 预训练模型及文本分类

BERT 预训练模型及文本分类 介绍 如果你关注自然语言处理技术的发展,那你一定听说过 BERT,它的诞生对自然语言处理领域具有着里程碑式的意义。本次试验将介绍 BERT 的模型结构,以及将其应用于文本分类实践。 知识点 语言模型和词向量 BERT 结构详解 BERT 文本分类 ...

Sun Feb 09 00:21:00 CST 2020 21 13771
pytorch训练模型

1.加载预训练模型: 只加载模型,不加载预训练参数:resnet18 = models.resnet18(pretrained=False) print resnet18 打印模型结构 resnet18.load_state_dict(torch.load ...

Mon Dec 18 07:13:00 CST 2017 0 7509
pytorch-mnist神经网络训练

在net.py里面构造网络,网络的结构为输入为28*28,第一层隐藏层的输出为300, 第二层输出的输出为100, 最后一层的输出层为10, net.py main.py 进行网络的训练 ...

Tue Oct 22 22:44:00 CST 2019 0 306
 
粤ICP备18138465号  © 2018-2025 CODEPRJ.COM