文章目录0 CIFAR-10数据集简介1 下载CIFAR-10数据集1.1 查看数据集的组成2 装载数据集并可视化2.1 装载cifar10数据集2.2 可视化数据集3 构建AlexNet网络3.1 AlexNet简介3.2AlexNet的主要贡献3.3 用torch.nn搭建AlexNet3.4 初始化网络参数4 选择优化器5 开始训练+测试并保存模型5.1保存模型6 使用Tensorboar
# PyTorch CIFAR-100: 一个图像分类任务的实践
在机器学习和深度学习领域，图像分类任务一直是一个重要的研究方向。而CIFAR-100数据集则是一个常用的用于图像分类任务的数据集之一。本文将介绍如何使用PyTorch库来进行CIFAR-100数据集的图像分类任务，并提供相应的代码示例。
## 什么是CIFAR-100数据集？
CIFAR-100数据集是一个包含100个类别的图
原创
2024-01-17 07:52:59
678阅读
目录CIFAR10013 Layerscafar100_train CIFAR100 13 Layers cafar100_train import tensorflow as tf from tensorflow.keras import layers, optimizers, datasets,
转载
2020-12-11 23:32:00
197阅读
2评论
https://pytorch.org/vision/stable/generated/torchvision.datasets.CIFAR100.html#torchvision.datasets.CIFAR100torchvision.datasets中提供了一些经典数据集，其中最为常用的是cifar10/100，mnist，在搓增量学习、领域自适应、主动学习等任务时经常需要打交道。这里我们以
转载
2023-09-28 13:07:26
68阅读
目录CIFAR10013 Layerscafar100_trainCIFAR10013 Layerscafar100_trainimport tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers, optimizers, datasets, Sequential
import os
os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVE
原创
2021-04-15 18:49:42
487阅读
import tensorflow as tffrom tensorflow.keras import layers, opx = tf.cast(x, dtype=tf.float32) / 255. y =.
原创
2021-01-22 23:26:47
226阅读
神经网络越深越难训练。我们提出了一个残差学习框架，以简化深层神经网络的训练。我们将层表示为参考层输入的学习残差函数。我们提供了全面的证据，表明这些残差网络更容易优化，并且可以从大幅增加的深度中获得准确性。在ImageNet数据集上，我们评估了152层的残差网络，它比VGG网络深8倍，但复杂性仍然较低。这些残差网络在ImageNet测试集上的误差达到了3.57%。这个结果在ILSVRC 2
一、CIFAR100概述CIFAR100数据集有100个类。每个类有600张大小为32 × 32 的彩色图像，其中500张作为训练集，100张作为测试集。对于每一张图像，它有fine_labels和coarse_labels两个标签，分别代表图像的细粒度和粗粒度标签，对应下图中的classes和superclass。也就是说，CIFAR100数据集是层次的。 二、
转载
2023-11-27 11:27:51
423阅读
Cifar100数据集分类训练环境： python3.8 CPU Intel(R) Core(TM) i7-9750H CPU1.cifar100数据集介绍 这个数据集与CIFAR-10类似，它有100个类，每个类包含600个图像。每类各有500个训练图像和100个测试图像。CIFAR-100中的100个类被分成20个超类。每个图像都带有一个“精细”标签（它所属的类
转载
2023-10-31 20:48:27
299阅读
cifar100 预训练 vision transformer pytorch 下载是一个当前热议的主题。许多开发者希望能快速进行模型训练，同时通过预训练的模型提高准确率。为了帮助大家更好地解决这一问题，以下是详细的过程记录，包括版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、排错指南、以及性能优化。
## 版本对比与兼容性分析
在选择合适的版本时，我们需要考虑到对依赖库的兼容性。下面是新版与旧版的
经过几个月富有挑战性但是受益良多的学习，我最近从Udacity的Python Nanodegree program AI编程专业毕业。最后一个项目是用PyTorch创建一个102种不同类型的花的图像分类器。 在做这个final project的时候，很多同学都遇到了类似的问题和挑战。当我接近完成的时候，我决定与大家分享一些在未来对他人有益的建议和见解。 通过3篇短文，介绍如何实现图像分类器的
import tensorflow as tf# TODO '注意' 如果下载数据失败则加入下面注释的两行代码# import ssl# ssl._create_defa
原创
2022-05-17 12:47:46
231阅读
Caffe的设计Caffe遵循了神经网络的一个假设：所有的计算都是以layer形式表示的，layer的作用就是根据输入数据，输出一些计算以后的结果。以卷积为例，就是输入一副图像，然后与这一层的参数(filter)进行卷积运算，然后输出卷积的结果。每一个layer需要进行两种运算:（1）forward，从输入计算输出；（2）backward根据上面的梯度(gradient)来计算相对于输入的梯度。在
转载
2023-07-10 13:40:12
36阅读
“ 前面我们使用libtorch实现的Alexnet网络对Cifar-10数据集进行训练和分类，准确率仅达到72.02%。本文我们在前文的基础上做一定修改，使准确率达到91.01%。”本文在主要在以上的第3个链接文章的基础上，作以下修改：调整网络结构；修改调整学习率的策略；增加全局对比度归一化的数据预处理；修改Tensor张量的维度顺序（这一点最重要，之前犯了这个低级错误，导致准确率一直
用卷积神经网络来给,cifar10数据集进行分类,这是一个经典的数据集,它包含60000张32x32的彩色图片,其中训练集50000张测试集10000张.照片的内容包含十个类别:airplane,automobile,bird,cat,deer,dog,frog,horse,ship和truck.各有6000张 在这个CNN中用到了新的正则化方法,分别是L2权重loss,和LRN(局
一、前言默认情况下，大多数深度学习框架（比如 pytorch）都采用 32 位浮点算法进行训练。Automatic Mixed Precision（AMP, 自动混合精度）可以在神经网络训练过程中，针对不同的层，采用不同的数据精度进行计算，从而实现节省显存和加快速度的目的。Pytorch AMP 是从 1.6.0 版本开始的，在此之前借助 NVIDIA 的 apex 可以实现 amp 功能。Pyt
转载
2023-07-12 10:14:08
542阅读
我们在进行特征抽取后，需要根据算法的要求，使用特定的统计方法（数学方法）将数据转换成其所需格式（算法要求的数据）。对于不同的数据类型有不同的转换方法。（1）数值类型数据对于数值类型数据可采用标准的缩放，其方法有：归一化标准化缺失值处理（2）类别型数据采用one-hot编码，像字典、文本数据进行特征抽取，转成了one-hot编码。（3）时间类型采用时间切分的方式。注意：这里主要说说数值型数据的预处理
(x,y), (x_test, y_test) = datasets.cifar100.load_data()加载下载时有时会出错Loads [CIFAR100 dataset](https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html)下载好后放在本地1 everything 查找.keras然后把下载的数据集放在datasets下面，即可...
原创
2021-11-11 10:27:54
887阅读
一、简介VGG模型是2014年ILSVRC竞赛的第二名，第一名是GoogLeNet。但是VGG模型在多个迁移学习
原创
2019-11-29 07:51:27
236阅读
卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是一类具有特殊结构的神经网络，在图像识别和语音识别领域领域具有不可替代的作用。CNN的神奇之处在于它考虑了图像数据的特点，通过特殊的卷积和池化结构，在减少参数的同时可以提取到更加抽象的图像特征。卷积的意义数字图像是一个二维的离散信号，对数字图像做卷积操作其实就是利用卷积核（卷积模板）在图像上滑动，将图像点上的像素灰度
转载
2023-08-18 18:02:23
171阅读
