【文章推薦】pytorch遷移學習alexnet

原文：pytorch遷移學習alexnet

話不多說我直接上代碼，我為了驗證state dict的使用方法，全連接的時候寫的有點不一樣，之后我會試試其他模型的遷移學習，看看有沒有什么更好的辦法，字典實在是用的太不習慣了，python我唯一能忍受的就是列表了，別的都好難用。訓練這部分大部分是跟龍龍老師寫的，數據集也是它的，我就想簡單的驗證一下遷移學習怎么用的，之后會做mobelnet，龍龍老師的pytorch講的真的非常淺顯易懂，但是遷移學 ...

2020-04-23 17:46 0 817 推薦指數：

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[PyTorch入門]之遷移學習

遷移學習教程來自這里。在本教程中，你將學習如何使用遷移學習來訓練你的網絡。在cs231n notes你可以了解更多關於遷移學習的知識。兩個主要的遷移學習的場景如下： Finetuning the convert：與隨機初始化不同，我們使用一個預訓練的網絡初始化網絡，就像 ...

使用PyTorch進行遷移學習

概述遷移學習可以改變你建立機器學習和深度學習模型的方式了解如何使用PyTorch進行遷移學習，以及如何將其與使用預訓練的模型聯系起來我們將使用真實世界的數據集，並比較使用卷積神經網絡(CNNs)構建的模型和使用遷移學習構建的模型的性能介紹我去年在一個 ...

pytorch遷移學習mobilenet1

上個博客講了怎么制作參數字典，這次講怎么遷移，怎么按照層遷移。代碼還有待尋優，現在先看看吧， root的地方就是電腦的路徑，根據自己的工程來就行。freeze_list就是不更新的層的key的名稱，你不想哪一層的參數更新你就把哪一層的參數名寫進去，然后用這一 ...

AlexNet網絡的Pytorch實現

1.文章原文地址 ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks 2.文章摘要我們訓練了一個大型的深度卷積神經網 ...

從頭學pytorch(十五):AlexNet

AlexNet AlexNet是2012年提出的一個模型,並且贏得了ImageNet圖像識別挑戰賽的冠軍.首次證明了由計算機自動學習到的特征可以超越手工設計的特征,對計算機視覺的研究有着極其重要的意義. AlexNet的設計思路和LeNet是非常類似的.不同點主要有以下幾點: 激活函數 ...

pytorch實現AlexNet網絡

直接上圖吧寫網絡就像搭積木 ...

pytorch例子學習——NEURAL TRANSFER USING PYTORCH神經遷移

參考：https://pytorch.org/tutorials/advanced/neural_style_tutorial.html 具體的理論就不解釋了，這里主要是解釋代碼： ⚠️使用的是python2.7 1.導入包和選擇設備下面是需要用來實現神經遷移的包列表 ...

深度學習識別CIFAR10：pytorch訓練LeNet、AlexNet、VGG19實現及比較（一）

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