Pytorch學習系列(一)至(四)均摘自《深度學習框架PyTorch入門與實踐》陳雲目錄:1.程序的主要功能2.文件組織架構3. 關於`__init__.py`4.數據處理5.模型定義6.工具函數7.配置文件8.main.py9.使用1.程序的主要功能: 模型定義 數據加載 ...
編程實戰 貓和狗二分類 深度學習項目架構 目錄 一 比賽介紹 二 數據加載 三 模型定義 四 工具函數 五 配置文件 六 main.py . 命令行工具 fire . main.py的代碼組織結構 . 訓練 . . torchnet 中的 meter . 驗證 . 測試 . 幫助函數 七 使用 八 爭議 pytorch完整教程目錄:https: www.cnblogs.com nickchen ...
2021-05-06 16:17 0 1320 推薦指數:
Pytorch學習系列(一)至(四)均摘自《深度學習框架PyTorch入門與實踐》陳雲目錄:1.程序的主要功能2.文件組織架構3. 關於`__init__.py`4.數據處理5.模型定義6.工具函數7.配置文件8.main.py9.使用1.程序的主要功能: 模型定義 數據加載 ...
目錄 任務目標 數據集 數據增強 模型一:自定義網絡 模型二:使用resnet34做特征提取 模型三:resnet34&vgg16做特征提取 trick 參考 任務目標 構建深度學習模型,對貓狗數據集進行分類(數據集來自 ...
《python深度學習》筆記---5.3-2、貓狗分類(使用預訓練網絡-實戰) 一、總結 一句話總結: 【卷積就是特征提取】:從預訓練網絡訓練貓狗分類,可以更加方便的理解卷積層就是特征提取 【使用預訓練網絡效果非常好】:我們的驗證精度達到了約90%,比上一節從頭開始訓練的小型模型效果要好 ...
項目來自唐老師貓狗識別項目及數據集。 項目具體實施步驟: 1.讀取貓狗數據訓練集500+500。 2.對讀取的圖片進行處理,處理成統一大小格式,分好標簽。 3.shuffle一下,將貓狗數據摻雜混合,盡可能隨機。 4.采用CNN網絡訓練測試。 具體代碼如下: 1.讀取訓練集 ...
二分類問題可能是應用最廣泛的機器學習問題。今天我們將學習根據電影評論的文字內容將其划分為正面或負面。 一、數據集來源 我們使用的是IMDB數據集,它包含來自互聯網電影數據庫(IMDB)的50000條嚴重兩極分化的評論。為了避免模型過擬合只記住訓練數據,我們將數據集分為用於訓練的25000條評論 ...
本文主要是使用【監督學習】實現一個圖像分類器,目的是識別圖片是貓還是狗。 從【數據預處理】到 【圖片預測】實現一個完整的流程, 當然這個分類在 Kaggle 上已經有人用【遷移學習】(VGG,Resnet)做過了,遷移學習我就不說了,我自己用 Keras + Tensorflow 完整的實現 ...
一、朴素貝葉斯分類器的構建 二、數據集的獲取 三、加載數據與數據轉換 四、模型擬合、預測與精度 單次訓練 多次訓練,精確度沒有太多的改變,說明朴素貝葉斯分類器只要很少的樣本就能學習到大部分 ...
《python深度學習》筆記---5.2-3、貓狗分類(基本模型) 一、總結 一句話總結: 模型的話也是比較普通的卷積神經網絡,就是圖像數據用的生成器:ImageDataGenerator 1、ImageDataGenerator.flow_from_directory常用參數 ...