Pytorch小试牛刀：CIFAR-10分类
下面我们来尝试实现对CIFAR-10数据集的分类，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 CIFAR-10数据加载及预处理 CIFAR-101是一个常用的彩色图片数据集 ...
原文：Pytorch学习：CIFAR-10分类
最近在学习Pytorch，先照着别人的代码过一遍，加油 加载数据集 划分数据集为训练集和测试集 展示一个mini batch中的图片 定义网络结构,挺方便的 开始训练网络 一共有三个步骤。输入数据，前向传播 反向传播，更新参数 检查一下网络在一个batch内的效果如何 测试集上计算正确率 可以看到，在CIFAR 上的正确率为 ，网络训练还是有些效果的。 ...
2020-11-08 11:56 0 931 推荐指数：
相关推荐
Keras实现CIFAR-10分类
仅仅为了学习Keras的使用，使用一个四层的全连接网络对MNIST数据集进行分类，网络模型各层结点数为：3072: : 1024 : 512:10； 使用50000张图片进行训练，10000张测试： 训练过程中，损失和正确率曲线： 可以看到，训练集的损失在一直降低，而测试集 ...
pytorch实现LeNet5分类CIFAR10
关于LeNet-5 LeNet5的Pytorch实现在网络上已经有很多了，这里记录一下自己的实现方法。 LeNet-5出自于Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition中，被用于手写数字识别，也是首批在图像识别中运用了卷积的网络 ...
Pytorch1.0入门实战三：ResNet实现cifar-10分类，利用visdom可视化训练过程
人的理想志向往往和他的能力成正比。 —— 约翰逊 最近一直在使用pytorch深度学习框架，很想用pytorch搞点事情出来，但是框架中一些基本的原理得懂！本次，利用pytorch实现ResNet神经网络对cifar-10数据集进行分类。CIFAR-10包含60000张32*32 ...
pytorch-cifar10分类网络结构
cifar10主要是由32x32的三通道彩色图, 总共10个类别，这里我们使用残差网络构造网络结构 网络结构: 第一层：首先经过一个卷积，归一化，激活 32x32x16 -> 32x32x16 第二层: 通过一多个残差模型 残差模块的网络构造 ...
用pytorch进行CIFAR-10数据集分类
CIFAR-10.（Canadian Institute for Advanced Research）是由 Alex Krizhevsky、Vinod Nair 与 Geoffrey Hinton 收集的一个用于图像识别的数据集，60000个32*32的彩色图像，50000个training ...
基于Kaggle的图像分类（CIFAR-10）
基于Kaggle的图像分类（CIFAR-10） Image Classification (CIFAR-10) on Kaggle 一直在使用Gluon’s data package数据包直接获得张量格式的图像数据集。然而，在实际应用中，图像数据集往往以图像文件的形式存在。将从原始图像文件 ...
CNN02：Pytorch实现VGG16的CIFAR10分类
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 ...