1、简介alexnet是一个CNN模型，拥有五个卷积层以及三个全连接层，利用softmax进行类别输出。2、原理认识我认为alexnet有以下几个特点：a、利用了relu单元进行非线性变换。至于原因：我认为是避免了梯度弥散，sigmoid函数在0点附近有很大的梯度，但在绝对值较大的实数处却有着很小的梯度，训练缓慢。而relu却是在pass后是常数偏导，训练效果好。b、利用了3*3大小的卷积核，这样
本文源自Pytorch官方：https://github.com/pytorch/vision/blob/master/torchvision/models/alexnet.pyimport to
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2024-10-24 09:56:32
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1、模型容器Containerspytorch的Containers中有三个常用的模块：nn.Sequential：按顺序包装多个网络层nn.ModuleList：像python的list一样包装多个网络层nn.ModuleDict：像python的dict一样包装多个网络层1.1 容器之Sequentialnn.Sequential是nn.module的容器，用于按顺序包装一组网络层，下面通过代
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2023-11-23 19:02:59
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文章和代码已经归档至【Github仓库：<https://github.com/timerring/dive-into-AI> 】或者公众号【AIShareLab】回复 pytorch教程 也可获取。模型容器与AlexNet构建除了上述的模块之外，还有一个重要的概念是模型容器 (Containers)，常用的容器有 3 个，这些容器都是继承自nn.Module。nn.Sequetial
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2023-07-12 09:41:16
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AlexNet网络结构论文总结成功使用ReLU作为CNN的激活函数，并验证效果在较深的网络中超过了Sigmoid。成功解决了Sigmoid在网络较深时的梯度弥散问题。训练时使用Dropout随机忽略了一部分神经元，以避免模型过拟合。Dropout虽有专门的论文论述，但是AlexNet将其实用化，通过实践证明了它的效果。在AlexNet中主要是最后几个全连接层使用了Dropout。在CNN中使用重叠
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2022-04-18 17:40:14
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AlexNet网络结构代码实现class AlexNet(nn.Module): def __init__(self, num_classes = 1000):#imagenet数量 super().__init__() self.layer1 = nn.Sequential( nn.Conv2d(in_channels=3, out_channels=96, kernel_size=11, stride=4),
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2021-08-10 15:06:50
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# 如何搭建AlexNet模型
## 一、整体流程
下面是搭建AlexNet模型的步骤表格：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ------------------------ |
| 1 | 安装PyTorch |
| 2 | 导入相关库 |
| 3 | 定义AlexNe
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2024-06-12 06:12:37
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import torch import torch.nn as nnimport torchvisionimport numpy as npimport randomimport torch import torchvision
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2021-11-20 15:29:56
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1. 导入模块import os
import sys
import json
import torch
import torch.nn as nn
from torchvision import transforms, datasets, utils
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import torch.optim as
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2024-03-30 12:44:07
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PyTorch实现的AlexNetimport torchimport torch.nn as nnimport torchvisionclass AlexNet(nn.Module): def 、
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2022-08-06 00:05:25
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# PyTorch中的LeNet和AlexNet在CIFAR数据集上的应用
在计算机视觉领域，卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是一种极为重要的深度学习模型，广泛应用于图像分类、目标检测等任务中。其中，LeNet和AlexNet是两个经典的CNN模型。本文将介绍如何使用PyTorch框架实现LeNet和AlexNet，并在CIFAR数据集上进行训练
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2024-01-08 08:26:27
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此代码是关于pytorch版本的AlexNet网络代码的详解，注释内容清晰，几乎每行都有解释，帮助很好的读懂相关代码。1. model.pyimport torch.nn as nn
import torch
class AlexNet(nn.Module): # 创建类AlexNet，继承于父类nn.module
def __init__(self, num_classes=1000,
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2023-11-30 15:12:02
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模型容器和AlexNet容器的意思很简单，就是封装继承module就有那8个属性sequential的forwardModuleListModuleDict通过选择key，来组成forrward总结AlexNet结构容器化...
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2021-08-08 14:09:37
72阅读
微调代码只训练最后的全连接层model = torch.load( '../model/20220510-prgpool','
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2023-03-08 15:40:42
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引言文通过代码实现了AlexNet算法，使用的是pytorch框架，版本为1.7.1。另外本专栏的所有算法都有对应的Libtorch版本（Libtorch版本的AlexNet地址），算法原理本文不做过多阐述。本文针对小白对代码以及相关函数进行讲解，建议配合代码进行阅读，代码中我进行了详细的注释，因此读者可以更加容易理解代码的含义，本文只展示了部分代码，全部代码可以通过GitHub下载。本文使用的数
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2023-12-31 22:39:10
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AlexNet−Model(pytorch版本)AlexNet-Model(pytorch版本)AlexNet−Model(pytorch版本)import torchimport torch.nn as nnclass AlexNet(nn.Module): def __init__(self, num_classes=1000):
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2021-08-02 14:55:21
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# 如何对Alexnet进行剪枝pytorch
## 引言
在深度学习领域，剪枝（pruning）是一种常见的技术，通过剪枝可以减少模型的复杂度，提高模型的推理效率。本文将教你如何对Alexnet进行剪枝，使用PyTorch实现。如果你是一位刚入行的小白，不用担心，我会一步步教你如何操作。
## 流程概述
首先，让我们来看一下整个剪枝过程的步骤：
| 步骤 | 操作 |
|------|--
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2024-05-31 05:56:47
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# PyTorch AlexNet 在 CIFAR-10 数据集上的应用
在计算机视觉任务中，图像分类是一个基本且重要的问题。在图像分类任务中，我们要预测图像所属的类别。为了解决这个问题，深度学习提供了一种强大的方法。PyTorch 是一个广泛使用的深度学习框架之一，它提供了丰富的工具和库来帮助我们构建和训练神经网络。
在本文中，我们将讨论 AlexNet 模型在 CIFAR-10 数据集上的
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2023-07-27 06:44:49
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首先强调multi-class 和multi-label是不同的，前者是每个样本只属于一个类别，后者是每个样本可以有多个类别标记，即多个类别在模式识别，信息检索，二分类等问题中常常需要对结果进行评价，评价的几个指标通常是准确率（accuracy），精确率（precision）和召回率（recall）1、分类问题举个二分类的问题，类别狗为正，猫为负。测试用例12只动物，7只狗，5只猫。识别出8只狗，
pytroch发布的torch.fx工具包可以说是很好的消除一些动态图和静态图的Gap，可以使得我们对于nn.Module的各种变化操作变得非常简单。动态图和静态图： 动态意味着程序将按照我们编写命令的顺序进行执行。这种机制将使得调试更加容易，并且也
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2023-11-19 07:05:15
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