## PyTorch 基于 CNN 的花朵识别指南
在本指南中，我们将向你展示如何使用 PyTorch 实现一个基于卷积神经网络 (CNN) 的花朵识别模型。整个流程如下表所示：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 安装所需的 Python 包 |
| 2 | 导入库并准备数据集 |
| 3 | 定义 CNN 模型 |
| 4 | 设置损
我们了解了卷积神经网络之后，开始用python实现该网络，并可视化训练数据。MNIST手写数据该数据是一个官方数据，数据中的图片都是手写的数字，这些数据就是我们训练cnn的数据。import torch
import torch.nn as nn
import torch.utils.data as Data
import torchvision
import matplotlib.pyplot
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2023-11-02 12:51:07
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文章目录写作目的python语音模块语音转文字处理模块文字转语音处理模块播放音频文件模块总结 写作目的最近在做自己的毕业设计，打算做的是基于tensorflow利用CNN算法进行识别。于是查找资料之后，就做了花朵识别分类程序，在github上找到了一个可以用的程序，于是copy下来，自己进行改动来实现自己想要的功能。然后在指导老师的建议下，增加了语音识别指定的图片这个模块。在增加这个模块的过程中
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2024-06-20 17:25:24
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识别过程 1、第一步在网络上搜索与CNN卷积神经网络识别花卉的相关信息，这里你必定能找到相关的花卉数据集数据集，网上下的花卉数据集大概有3670张图片，分为菊花，郁金香，玫瑰，蒲公英，和向日葵 2、大致过程都一样，跟网上各位大牛的差不多（本人一名大二学生，刚接触不久，但也还算了解吧），导入数据，就是你下的哪些数据集 3、设置相关参数，n_epoch，banch_size什么的。训练模型后保存模型，
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2024-01-30 22:30:04
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识花草小程序自上线以来，目前已有超50万用户使用，识别打开次数逾600多万次，上线即受到广大花友的喜爱，现如今，众多花友用户已经能够通过识花草小程序，获取便捷拍照识花的服务，体验全新的生活方式。同时也提出了许多个性的需求和改进建议。本次针对反馈问题，技术团队经过精心策划和优化改版。识花草于近日重新发布上线。 经过全新改版后，识花草的底部入口更加完善、首页增加分享功能、广场栏目、任务领取、热门问答
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2024-02-05 14:32:45
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之前的由线性层组成的全连接网络是深度学习常用的分类器，由于全连接的特性，网络提取的特征未免冗余或者抓不住重点，比如像素的相对空间位置会被忽略。所以，在全连接层前面加入特征提取器是十分有必要的，卷积神经网络就是最好的特征提取器。CNN 关于卷积神经网络的输入输出特征图，以及多通道多批量的特征处理，参考：卷积神经网络的输入输出特征图大小计算。单输出通道的卷积核：输入图像的每个通道分别对应一片卷积核矩阵
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2024-05-17 09:51:14
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训练一个好的卷积神经网络模型进行图像分类不仅需要计算资源还需要很长的时间。特别是模型比较复杂和数据量比较大的时候。普通的电脑动不动就需要训练几天的时间。为了能够快速地训练好自己的花朵图片分类器，我们可以使用别人已经训练好的模型参数，在此基础之上训练我们的模型。这个便属于迁移学习。本文提供训练数据集和代码下载。原理：卷积神经网络模型总体上可以分为两部分，前面的卷积层和后面的全连接层。卷积层的作用是图
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2024-06-21 16:26:50
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作品效果：识别给出花朵图片的种类。主要软件：pycharm技术：VGG神经网络特色：实现在web进行花朵识别运行环境：torch=1.12.1+cu116，torchvision=0.13.1+cu116步骤:下载数据集：在data_set文件夹下创建新文件夹"flower_data"，点击链接下载花分类数据集 https://storage.googleapis.com/downloa
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2024-08-07 16:38:59
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前言
LSTM 航空乘客预测单步预测的两种情况。 简单运用LSTM 模型进行预测分析。
加入注意力机制的LSTM 对航空乘客预测采用了目前市面上比较流行的注意力机制，将两者进行结合预测。
多层 LSTM 对航空乘客预测 简单运用多层的LSTM 模型进行预测分析。
双向LSTM 对航空乘客预测双向LSTM网络对其进行预测。
MLP多层感知器 对航空乘客预测 使用MLP 对航空乘客预测本文采用的CNN
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2023-12-10 21:53:21
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提前说明一下，本文的CNN神经网络模型是参考网上诸多相关CNN图像分类大牛的博客修改的，在模型的基础上，用python的Flask框架搭载了一个web页面用来可视化展示。第一步，爬取图片数据集用python实现了一个非常简单的网络爬虫，对百度图片接口 http://image.baidu.com/search/acjson?tn=resultjson_com&ipn=rj&ct=2
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2024-08-03 22:01:00
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car-board-reg基于CNN的车牌号识别 github：https://github.com/jmhIcoding/car-board-reg.git数据集介绍车牌构成为简化实验，在该实验中默认车牌字符已经得到划分，因此车牌识别可以分解为三个区域的字符识别任务（多分类任务），共实现7个字符的识别。 例如：京A·F0236 其中第一部分 京 表示车牌所在的省市,后面紧跟的A是发牌单位,间隔符
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2024-02-04 17:08:00
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背景学习深度学习的框架，积累调参经验数据集5类花卉图像数据，分别是向日葵、郁金香、玫瑰、蒲公英、雏菊，每类花卉在700到1000张左右，图像尺寸大小不统一，常见尺寸是320x240，数据并不干净，有些混杂的图片。 任务是利用CNN方法对其进行分类识别。模型记录1.基本CNN模型进行分类卷积层1：32个卷积核、大小5x5、步数1，激活函数ReLU，最大池化、步数2，输入150x150x3卷积层2：6
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2024-08-08 11:45:58
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文章目录一、前期工作1. 设置GPU2. 下载数据3. 检查数据二、数据预处理1. 加载数据2. 可视化数据3. 再次检查数据4. 配置数据集三、构建CNN网络四、编译五、训练模型六、模型评估 一、前期工作本文将采用CNN实现花朵识别1. 设置GPU如果使用的是CPU可以忽略这步import tensorflow as tf
gpus = tf.config.list_physical_devi
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2023-10-10 11:39:45
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文章目录pytorch：构建简单CNN定义网络总结 pytorch：构建简单CNN上图是一个简单的前馈神经网络,它接受一个输入,然后一层接着一层的输入,知道最后得到结果.神经网络的典型训练过程如下:定义神经网络模型,它有一些可学习的参数(或者权重);在数据集上迭代;通过神经网络处理输入;计算损失(输出结果和正确值的差距大小)将梯度反向传播会网络的参数;更新网络的参数,主要使用如下简单的更新原则:
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2023-10-16 13:20:15
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传统的机器学习需要使用不同的特征提取算法获取特征，深度卷积神经网络为图像分类提供了统一的解决方案。一、卷积神经网络 卷积神经网络CNN是多层神经网络的一个变种，传统的多层神经网络，当隐层数变多时，节点数目过多时就会造成参数个数过多，训练难度极大。它充分利用了图片中相邻区域的信息，通过稀疏连接和共享权值的方式大大减少参数矩阵的规模，也提高了训练速度。1、卷积神经网络的核心概念为了减少参数的个数，
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2024-10-11 14:22:20
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文章目录八、神经网络--非线性激活九、神经网络--线性层及其他层介绍十、神经网络--全连接层Sequential十一、损失函数与反向传播十二、优化器十三、现有网络模型的使用及修改十四、网络模型的保存与读取 八、神经网络–非线性激活1、ReLU2、Sigmoid使用sigmoid函数：import torch
import torchvision
from torch import nn
from
# PyTorch卷积神经网络识别花朵
在计算机视觉领域，卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是一种被广泛应用的深度学习模型。它在图像分类、目标检测和语义分割等任务上取得了很好的效果。本文将介绍如何使用PyTorch构建一个卷积神经网络来识别花朵。
## 1. 数据集介绍
为了进行花朵识别的任务，我们需要一个包含花朵图像和对应标签的数据集。在这里
原创
2023-08-17 11:54:01
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上一篇博客中写了如何搭建基础的CNN网络，然后我又学习了比基本高级一点的神经网络框架，Inception框架，这个框架的核心作用就是不需要人为决定使用哪个过滤器，或者是够需要池化，而是由网络自己决定这些参数，你可以给网络添加这些参数可能的值，然后把这些输出连接起来，让网络自己学习这些参数，网络自己决定采用哪些过滤器组合。这篇博客利用Inception网络来训练mnist数据集，关键在于如何搭建In
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2023-11-25 17:41:53
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MTCNN可实现两个任务——人脸检测与人脸关键点检测——由三个级联的轻量级CNN完成：PNet，RNet和Onet。图像数据先后经这三个网络的处理，最终输出人脸检测和关键点检测结果。检测的过程可见于detect_face函数，以下做简单整理。一、第一阶段：PNet 输入：待检测的图像，如图： 输出：m*n（最终特征图的尺度）个box坐标回归值以及对应的是否为人脸的得
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2024-06-24 00:48:33
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概要设计数据分析本次设计的主题是花卉识别，数据为TensorFlow的官方数据集flower_photos，包括5种花卉（雏菊、蒲公英、玫瑰、向日葵和郁金香）的图片，并有对应类别的标识（daisy、dandelion、roses、sunflowers、tulips）数据集内容举例： 数据集tgz文件解压后，内部划分为5个相对应的文件夹，文件夹内为相对应图片： 对应样本数（对数据集进行分类，90%训
