【作业向】 根据给定的分类数据集,对比 单层CNN模型、从头训练CNN模型(mobileNet)、微调预训练CNN模型(mobileNet)的差异。生成的模型的正向传播图使用PyTorch实现。 本文代码(数据集在同目录下) 文章目录关于数据集建立Dataset对象模型1:单层卷积+单层池化+全连接定义训练和评估函数模型2:从头训练(MobileNet)模型3:预训练模型+微调(MobileN
Pytorch实战训练第一篇-------分类0、数据集准备本次数据集使用Kaggle上的开源数据集,这是网站链接:数据集 本次数据集共:857.48MB,分为train和test两个文件夹,其中train中有25000张图片,test中有12500张图片。其中有一点需要注意的是,这个train文件夹中的的照片没有分开打包,所以我们需要进一步对train中的图片进行处理。1、对tra
# 使用PyTorch进行分类的入门指南 在深度学习领域,图像分类是一个经典的任务,其中分类便是一个常见的例子。本文将带你深入了解如何使用PyTorch构建一个简单的分类器,帮助你通过代码实践来掌握深度学习的基本概念。 ## 1. 环境准备 首先,确保你已经安装了PyTorch。如果尚未安装,可以通过以下命令安装: ```bash pip install torch torch
原创 9月前
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文章目录一、下载kaggle大战数据集二、VGGnet实现1、划分数据集2、将训练集和测试集图片放缩为224x2242、实现VGGnet3、测试模型三、总结 一、下载kaggle大战数据集百度云链接:链接:https://pan.baidu.com/s/1KWYrGVVS6He7lO7skyhgQQ 提取码:p2dd 复制这段内容后打开百度网盘手机App,操作更方便哦二、VGGnet实现
# 一.模型介绍:1.CNN模型的基本结构CNN(Convolutional Neural Networks)即卷积神经网络,是一种神经网络,其基本运算方式为卷积。一个简单的CNN由输入层,卷积层,池化层,全连接层组成。输入层(Input):计算机可理解为若干个矩阵。输入的图像数据,以矩阵形式的数据存在,如果输入一张尺寸为(H, W)的彩色图像,则输入层的数据为一个(H×W×3)的矩阵,数值范围为
# 分类:基于PyTorch的图像识别 在计算机视觉领域,图像分类是一个重要的任务。分类是一个经典的图像分类问题,即将图像中的区分开来。本文将介绍如何使用PyTorch来构建一个简单的分类模型,并对其原理进行解释。 ## 1. 数据集 分类问题的常用数据集是Kaggle上的"大战"数据集,包含训练集和测试集。我们首先需要下载并解压这个数据集。 ```python
原创 2023-09-14 13:54:21
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Pytorch物体识别分类实战案例(下)前一篇文章介绍了案例中关于数据集的部分,接下来这部分是最重要的部分,包括网络的搭建、loss函数、训练和测试,还是话不多说,直接看代码。5.vgg16_net.py:搭建vgg16网络该py文件主要用于搭建网络结构,如果需要自己搭建不同的网络模型,直接仿造本文件去编写,先更改py文件的名字,定义网络的类名,在__init__f方法中对网络层进行定义,在for
数据集地址:https://www.kaggle.com/datasets/shaunthesheep/microsoft-catsvsdogs-dataset```python from shutil import copyfile import random import torch.nn as nn from torch.utils.data import DataLoader import
转载 2024-07-04 15:48:21
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       分类这个真是困扰我好几天,找了好多资料都是以TensorFlow的分类,但我们要求的是以pytorch分类。刚开始我找到了也运行成功了觉得可以了,最后看了一眼实践要求傻眼了,老师要pytorch,我却弄了TensorFlow,主要是当时不懂觉得这俩一样,之后的寻找中慢慢发现这俩都是环境,不一样。之后就又找,找了好几天,可辛苦了,
# PyTorch分类 ## 简介 在计算机视觉领域,图像分类是一项重要的任务。分类问题是其中一种典型的二分类问题。本文将介绍如何使用PyTorch来解决分类问题,并通过代码示例来说明。 ## 数据集 我们首先需要准备一个包含图片的数据集。这个数据集可以来源于多种渠道,例如从互联网上下载或自行采集。在本文中,我们将使用一个分类的公开数据集,其中包含25,000张图片
原创 2023-09-07 20:13:07
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在这篇博文中,我将带你逐步了解如何使用 PyTorch 进行分类任务的过程。这是一个经典的计算机视觉问题,通过深度学习而得以解决。我们将涵盖整个流程,从环境配置到部署方案,确保你理解每一步所必需的步骤和代码。下面是我们将要深入的各种内容。 ### 环境配置 首先,我们需要配置好我们的开发环境。这里,我们会使用 Anaconda 来管理虚拟环境,并安装所需的依赖。 ```mermaid f
原创 6月前
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详解pytorch实现识别98%附代码前言一、为什么选用pytorch这个框架?二、实现效果三、神经网络从头到尾1.来源:仿照人为处理图片的流程,模拟人们的神经元处理信息的方式2.总览神经网络3.卷积层(Convolution)4.池化层(Subsmpling)5.全连接层(Fully Connected)四、项目架构五、代码实现六、数据集总结 前言前段时间间做了识别的项目,采用的是py
迁移学习——分类PyTorch:自定义 VGGNet 方法)1 迁移学习入门2 数据集处理2.1 验证、测试数据集2.2 数据预览3 模型搭建和参数优化3.1 自定义 VGGNet3.1.1 搭建一个简化版的 VGGNet 模型3.1.2 完成参数迁移3.1.3 举例说明3.2 迁移 VGG163.3 迁移 ResNet50 用两种方法来通过搭建卷积神经网络模型对生活中的普通图片进行分类
本案例使用 jupyter notebook 实现数据集来源https://www.kaggle.com/biaiscience/dogs-vs-cats查看数据集数据集共分为test和train两个文件夹,test文件夹里面的图片没有标签,因此我们仅使用train文件夹内的图片,部分图片如下,可以看到图片的标签为文件名的前三个字母,为cat,为dog。导入头文件import matplotl
转载 2023-09-25 04:55:46
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介绍分类来源于Kaggle上的一个入门竞赛。https://www.kaggle.com/competitions/dogs-vs-cats-redux-kernels-edition/overview代码及解释首先,导入一系列的库。import numpy as np from PIL import Image from pathlib import Path import torch fr
 已经在深度学习方面潜水了很久,理论知识了解个大概,代码能力相差很远,至于为什么写这行代码,每个句子的功能是什么,了解的一塌糊涂,为熟悉深度学习的应用和提高Code水平,现使用Keras搭建CNN对进行分类。  本文结构:1、数据集;2、网络设计;3、训练网络;4、测试网络。1、数据集对于刚入门的新手,数据集处理是一个很困难的操作,一般数据集可以从tensorflow的kreas导入或使用自己
Cats vs. Dogs(大战)来源于 Kaggle 上的一个竞赛,内容非常简单, Kaggle 提供了一个的数据集,我们需要建立一个算法进行训练,最后这个算法要能准确识别出。Kaggle 提供的数据集分为训练集和测试集,训练集包含各 12500 张图片 测试集包含 12500 张的图片。 数据来源:Kaggle 上
  近年来,人工智能在海陆空所有领域都有大跨步的发展,我们也正在潜移默化的被人工智能所“牵制”,习惯了它们的存在和帮助。比如我们每天都接触到的“小爱同学”“hi siri”“天猫精灵”等。  由于人工智能的可能性超乎想象,有趣的灵魂工程师们就开始让它做一些奇奇怪怪的事情,既满足了我们的好奇心,让能观察出智能的能力到底有多大。  不过,有时候这些结果还是很让人大跌眼镜,甚至能笑出猪声。  人工智能选
# 分类 PyTorch 实现 ## 引言 在计算机视觉领域中,分类是一个非常经典的问题。通过机器学习和深度学习的技术,我们可以训练一个模型来识别图像中是还是。在本文中,我将教会你如何使用 PyTorch 来实现分类。 ## 整体流程 下面是整个分类的流程概述,我们将详细介绍每一步的实现。 | 步骤 | 描述 | | --- | --- | | 数据集准备 | 下载
原创 2023-08-03 06:57:15
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# Pytorch实现分类 在机器学习和深度学习领域,图像分类一直是一个重要的研究方向。分类作为一个经典的问题,一直备受关注。在这篇文章中,我们将介绍如何使用Pytorch实现一个简单的分类器。 ## 数据集准备 首先,我们需要一个包含的图像数据集来训练我们的分类器。我们可以使用Kaggle上的“Dogs vs. Cats”数据集。在这个数据集中,包含有大量的图像,可
原创 2024-06-16 04:57:20
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