CNN02:Pytorch实现VGG16的CIFAR10分类 1、VGG16的网络结构和原理 VGG的具体网络结构和原理参考博客: https://www.cnblogs.com/guoyaohua/p/8534077.html 该博客不只讲了VGG还讲了其他卷积神经网络 ...
.定义 dataloader .VGG 网络定义并初始化 .网络训练 .测试验证准确率 ...
2020-08-01 13:48 0 784 推荐指数:
CNN02:Pytorch实现VGG16的CIFAR10分类 1、VGG16的网络结构和原理 VGG的具体网络结构和原理参考博客: https://www.cnblogs.com/guoyaohua/p/8534077.html 该博客不只讲了VGG还讲了其他卷积神经网络 ...
以下代码源自dive into DL T2.0, 运行时间较长,建议在colab上运行。 ...
测试 ...
CIFAR10有60000个\(32*32\)大小的有颜色的图像,一共10种类别,每种类别有6000个。 训练集一共50000个图像,测试集一共10000个图像。 先载入数据集 再定义网络架构 开始训练! 下面是损失的输出 看看在验证集上的表现如何! 以及它的输出 ...
...
参考地址:https://ethereon.github.io/netscope/#/preset/vgg-16 按照上面的图来写即可。 论文地址:https://arxiv.org/pdf/1409.1556.pdf ...
一、VGG-16网络框架介绍 VGGNet是牛津大学计算机视觉组(Visual Geometry Group)和Google DeepMind公司的研究员一起研发的深度卷积神经网络。 VGGNet探索了卷积 ...
实际上我只是提供一个模版而已,代码应该很容易看得懂,label是存在一个csv里面的,图片是在一个文件夹里面的 没GPU的就不用尝试了,训练一次要很久很久。。。 ...