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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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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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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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
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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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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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
代码在kaggle上跑了1个小时，精度最终达到90%Sequential output
原创
2023-03-08 15:39:58
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下载数据集Cifar10数据集总共有6万张32*32像素点的彩色图片和标签，涵盖十个分类：飞机、汽车、鸟、猫、鹿、狗、青蛙、马、船、卡车。其中5万张用于训练，1万张用于测试。 import tensorflow as tffrom tensorflow import kerasfrom matplotlib import pyplot as pltimport numpy as npfrom te
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2021-05-24 16:29:56
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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
在pytorch模型训练时，基本的训练步骤可以大致地归纳为：准备数据集--->搭建神经网络--->创建网络模型--->创建损失函数--->设置优化器--->训练步骤开始--->测试步骤开始本文以pytorch官网中torchvision中的CIFAR10数据集为例进行讲解。需要用到的库为（这里说一个小技巧，比如可以在没有import对应库的情况下先输入"torc
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2023-09-19 12:13:16
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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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ResNet残差网络Pytorch实现——cifar10数据集训练上一篇：【课程1 - 第二周作
原创
2023-01-17 08:39:49
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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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下载cifar10数据集http://w
原创
2022-11-10 14:33:35
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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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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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