目录 数据加载（创建dataset对象）创建一个 DataLoader对象部分数据可视化 创建模型（two methods）没有使用GPU采用torchvision.models中的自带模型(resnet)自写模型循环DataLoader对象，将数据加载到模型中训练10epoch训练效果如下 数据加载（创建dataset对象）使用torchvi
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2024-03-18 15:03:24
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import torchimport torchvisionimport torchvision.transforms as transformstransform_train = transforms.Compose([ transforms.RandomCrop(32, padding=4), transforms.RandomHorizontalFlip(), ...
原创
2021-04-22 20:47:01
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一共分三个文件,是可以跑通的resnet_utils， resnet_v2.py，resnet_v2 + cifar.py（前两个从官网下载，注释为网上摘抄和个人理解，第三个取自小蚂蚁的博客）resnet_utils# Copyright 2016 The TensorFlow Authors. All Rights Reserved.
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之前的一些记录数据集读取的通用流程(梳理)用Tensorflow实现SE-ResNet(SENet ResNet ResNeXt VGG16)的数据输入,训练,预测的完整代码框架(cifar10准确率90%)balabalabala之前的代码感觉还是太乱了，我刚开始学的时候还是用的tensorflow1.2 现在2.5都要出来了,就重新梳理了一下 这次用了Tensorflow1.15，统一使用了t
终于开题，抓紧发文，然后放飞，来由就是想搞一篇论文，但是增加了某个东西之后吧，速度变慢了，所以导师提议加个这玩意看看能不能快点。论文题目：TResNet: High Performance GPU-Dedicated Architecture代码：https://github.com/mrT23/TResNet包含三个变体，TResNet-M、TResNet-L 和 TResNet-XL，它们仅在
import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim import torchvision import torchvision.transforms as transforms from multiprocessing imp ...
如果对你有用的话，希望能够点赞支持一下，这样我就能有更多的动力更新更多的学习笔记了。?? 使用ResNet进行CIFAR-10数据集进行测试，这里使用的是将CIFAR-10数据集的分辨率扩大到32X32，因为算力相关的问题所以我选择了
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2024-05-08 14:03:30
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One-hot encoding（伪变量）是一种将类别变量转换为几个二进制列的方法。机器学习中对分类变量的one-hot编码不是好选择。会随特征维度增加增加one-hot 数量。维度在较低量是更好的。如有一个代表美国州的列，one-hot方案将导致另外五十个维度。为数据集增加大量的维度，产生太多没用信息；导致异常稀疏的现象，且难以进行特征优化；对神经网络的优化器在错误空间时会遇到很多麻烦。而且每个
Resnet网络详细结构（针对Cifar10） 结构 具体结构（Pytorch） conv1 (conv1): Conv2d(3, 64, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False) (bn1): BatchNorm2 ...
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2021-07-28 23:30:00
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这篇文章是用来讲解Resnet(残差网络)代码的，结合代码理解残差网络结构。目录Bottleneck类Conv3×3Conv1×1 BasicBlock ResNet _make_layer代码解析完整的ResNet代码：可以直接调用torch内置的resnet官方代码。from torchvision.models import resnet50
model = r
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2024-02-23 15:58:20
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这两天一直被cifar数据集困扰，所以给大家总结一下关于cifar数据集的一些东西。cifar数据集的来源与下载http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html这是cifar数据集的下载网站，上面也有关于cifar数据集的一些使用教程，可以研读借鉴。Cifar-10 是由 Hinton 的两个大弟子 Alex Krizhevsky、Ilya Sutsk
# CIFAR-10 数据集及其在 Python 中的应用
## 引言
CIFAR-10 数据集是一个经典的计算机视觉问题数据集，用于图像分类任务。该数据集由10个不同类别的60000个彩色图像组成，每个类别包含6000个图像。CIFAR-10 数据集的目标是训练模型能够准确地识别这些图像所属的类别。
在本文中，我们将介绍 CIFAR-10 数据集的基本信息，并展示如何使用 Python 中
原创
2023-12-13 06:54:59
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文章目录前言：数据集介绍0.准备工作：首先导入相关包，设置参数等1.数据预处理之增强(transforms等)2.数据的读取(Dataset&Dataloader)3.模型的搭建(nn.model)4.开始训练（loss函数，优化器，训练epoch）先定义损失函数，优化器等训练集上开始训练测试集上计算loss及准确率验证测试模型(没有标签的测试图片) 前言：数据集介绍在学习完深度学习的理
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2023-11-18 09:51:13
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一.百度网盘Cifar获取地址： 链接：https://pan.baidu.com/s/132yQGedau02Bw47fz75bYQ 提取码：bnvd 二.Tensorflow代码实现： 该程序部分分为两个文件，分别是：Ci
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2023-09-14 17:15:38
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使用Pytorch通过卷积神经网络实现CIFAR10数据集的分类器引言在本次实验中，会使用Pytorch来实现一个卷积神经网络，之后对CIFAR-10数据集进行训练，保存训练模型参数，绘制loss图并保存，使用训练得到的模型对训练集与测试集的数据进行准确率测试，并将多次训练后得到的测试结果记录到对应的csv文件中。CIFAR-10数据集CIFAR10数据集一共有60000张32*32的彩色图，共有
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2023-08-18 16:43:28
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# PyTorch 与 CIFAR-10：深度学习入门之旅
## 引言
深度学习近年来取得了巨大的进展，在计算机视觉、自然语言处理等多个领域做出了重要贡献。本篇文章将以CIFAR-10数据集为例，介绍如何使用PyTorch构建一个简单的卷积神经网络（CNN）。CIFAR-10是一个流行的图像分类数据集，包含10类60000张32x32像素的小图像，适合作为深度学习的入门项目。
## 1. C
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2024-09-29 05:35:47
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oneDNN是Intel开源的深度学习加速库，其前身为MKLDNN，对于Intel自家硬件（CPU以及GPU），oneDNN对神经网络算子的计算过程进行了针对性的优化处理，从而显著提升了神经网络算子在Intel硬件下的计算速度。在训练侧，oneDNN已作为第三方工具被目前几乎所有的主流训练框架（TensorFlow、PyTorch、MXNet等）集成；在推理侧，其是OpenVINO的后端，并也经常
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2024-02-22 19:15:27
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下面我们来尝试实现对CIFAR-10数据集的分类，步骤如下:1.使用torchvision加载并预处理CIFAR-10数据集
2.定义网络
3.定义损失函数和优化器
4.训练网络并更新网络参数
5.测试网络CIFAR-10数据加载及预处理CIFAR-101是一个常用的彩色图片数据集，它有10个类别: 'airplane', 'automobile', 'bird', 'cat', 'deer',
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2023-07-12 10:14:38
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代码在kaggle上跑了1个小时，精度最终达到90%Sequential output
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2023-03-08 15:39:58
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PyTorch之CIFAR10前言背景读取数据，正规化处理数据可视化定义卷积神经网络设定损失函数和收敛准则训练数据测试数据保存模型调用本地模型预测参考文献前言其实一直想学深度学习，都2021年了，还不学点深度学习恐将被社会淘汰，新年伊始，难得有这么好的一段时间，那就开始吧。本期内容以PyTorch官网60分钟入
原创
2022-04-11 18:06:07
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