Pytorch学习系列(一)至(四)均摘自《深度学习框架PyTorch入门与实践》陈云目录:1.程序的主要功能2.文件组织架构3. 关于`__init__.py`4.数据处理5.模型定义6.工具函数7.配置文件8.main.py9.使用1.程序的主要功能: 模型定义 数据加载 ...
编程实战 猫和狗二分类 深度学习项目架构 目录 一 比赛介绍 二 数据加载 三 模型定义 四 工具函数 五 配置文件 六 main.py . 命令行工具 fire . main.py的代码组织结构 . 训练 . . torchnet 中的 meter . 验证 . 测试 . 帮助函数 七 使用 八 争议 pytorch完整教程目录:https: www.cnblogs.com nickchen ...
2021-05-06 16:17 0 1320 推荐指数:
Pytorch学习系列(一)至(四)均摘自《深度学习框架PyTorch入门与实践》陈云目录:1.程序的主要功能2.文件组织架构3. 关于`__init__.py`4.数据处理5.模型定义6.工具函数7.配置文件8.main.py9.使用1.程序的主要功能: 模型定义 数据加载 ...
目录 任务目标 数据集 数据增强 模型一:自定义网络 模型二:使用resnet34做特征提取 模型三:resnet34&vgg16做特征提取 trick 参考 任务目标 构建深度学习模型,对猫狗数据集进行分类(数据集来自 ...
《python深度学习》笔记---5.3-2、猫狗分类(使用预训练网络-实战) 一、总结 一句话总结: 【卷积就是特征提取】:从预训练网络训练猫狗分类,可以更加方便的理解卷积层就是特征提取 【使用预训练网络效果非常好】:我们的验证精度达到了约90%,比上一节从头开始训练的小型模型效果要好 ...
项目来自唐老师猫狗识别项目及数据集。 项目具体实施步骤: 1.读取猫狗数据训练集500+500。 2.对读取的图片进行处理,处理成统一大小格式,分好标签。 3.shuffle一下,将猫狗数据掺杂混合,尽可能随机。 4.采用CNN网络训练测试。 具体代码如下: 1.读取训练集 ...
二分类问题可能是应用最广泛的机器学习问题。今天我们将学习根据电影评论的文字内容将其划分为正面或负面。 一、数据集来源 我们使用的是IMDB数据集,它包含来自互联网电影数据库(IMDB)的50000条严重两极分化的评论。为了避免模型过拟合只记住训练数据,我们将数据集分为用于训练的25000条评论 ...
本文主要是使用【监督学习】实现一个图像分类器,目的是识别图片是猫还是狗。 从【数据预处理】到 【图片预测】实现一个完整的流程, 当然这个分类在 Kaggle 上已经有人用【迁移学习】(VGG,Resnet)做过了,迁移学习我就不说了,我自己用 Keras + Tensorflow 完整的实现 ...
一、朴素贝叶斯分类器的构建 二、数据集的获取 三、加载数据与数据转换 四、模型拟合、预测与精度 单次训练 多次训练,精确度没有太多的改变,说明朴素贝叶斯分类器只要很少的样本就能学习到大部分 ...
《python深度学习》笔记---5.2-3、猫狗分类(基本模型) 一、总结 一句话总结: 模型的话也是比较普通的卷积神经网络,就是图像数据用的生成器:ImageDataGenerator 1、ImageDataGenerator.flow_from_directory常用参数 ...