需要的第三方库：pytorch、matplotlib、json、os、tqdm一、model.py的编写(1)准备工作1.参照vgg网络结构图（如下图1），定义一个字典，用于存放各种vgg网络，字典如下图2（M表示最大池化层） 2.定义一个获取特征的函数,此处命名为make_features,参数为模型名字,再遍历字典中键对应的值列表,向layers中加入对应的卷积层和池化层,最后返回打包完成的f
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2023-09-18 05:34:51
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VGG网络结构网络中的亮点：通过堆叠多个3x3的卷积核来代替大尺度卷积核(减少所需参数)，可以拥有相同的感受野 1、一张原始图片被resize到(224,224,3)。 2、conv1两次[3,3]卷积网络，输出的特征层为64，输出为(224,224,64)，再2X2最大池化，输出net为(112,112,64)。 3、conv2两次[3,3]卷积网络，输出的特征层为128，输出net为(112,
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2023-12-22 12:20:24
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一.VGG 网络参数如下： VGG网络及使用的图像输入是3x224x224的图像。二.VGG 网络搭建如下（学习于B 站UP主：霹雳吧啦Wz，良心推荐）： 1.阅读代码之前了解下conv2d的计算，其实nn.Linear，nn.MaxPool2d的输出的计算都是使用以下公式：VGG16的输入是3x224x224，进入全连接层的输入是512x7x7,各个层次的输入输出，建议手算一遍。import
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2024-01-25 20:02:42
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VGGVGG是牛津大学的视觉几何组（Visual Geometry Group）在2015年的论文《Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition》上提出的一种结构，在当年（2014年）的ImageNet分类挑战取得了第二名的好成绩（第一名是GoogleNet）。主要工作是证明了通过使用非常小的卷积层（3x3）来
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2024-03-11 09:20:17
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Pytorch官方实现首先由引入相关的库import torch
import torch.nn as nn
from .utils import load_state_dict_from_url定义了一个可以从外部引用的字符串列表：__all__ = [
'VGG', 'vgg11', 'vgg11_bn', 'vgg13', 'vgg13_bn', 'vgg16', 'vgg16_bn
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2023-09-20 16:43:06
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1. VGG块VGG块的组成规律是：连续使用数个相同的填充为1、窗口形状为的卷积层后接上一个步幅为2、窗口形状为的最大池化层。卷积层保持输入的高和宽不变，而池化层则对其减半。我们使用vgg_block函数来实现这个基础的VGG块，它可以指定卷积层的数量和输入输出通道数。import time
import torch
from torch import nn, optim
import sys
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2023-08-14 20:28:59
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在深度学习中，我们可以使用预训练的模型来进行微调或者迁移学习；有时候在没有预训练模型的情况下，我们也使用pytorch或者tf中预定义的模型；但是手动实现理解深度学习模型也是非常重要的；这也就是我们为什么要在这里实现CGG16的深度学习模型； 在本教程中，我们将学习到：一、VGG11网络1）网络的基本架构；2）不同的卷积和全连接层；3）参数的数量4）实现细节二、使用Pytorch手动实现
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2023-09-15 14:27:52
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在深度学习领域中，生成对抗网络（GAN）和风格迁移（Style Transfer）等任务已成为热门话题。为了提高图像生成的质量，很多人开始关注使用VGG损失（VGG Loss）作为优化目标。VGG Loss利用了VGG网络的特征提取能力，使得生成的图像在视觉上更加真实。但是，在实现过程中，很多人在使用PyTorch进行VGG Loss计算时遇到了各种问题。接下来，我将详细记录我解决“VGG Los
相信你能这么百度，已经都知道什么是PG（policy gradient，PG）算法了，也已经装有pytorch了。所以，这里我不做任何对PG算法的讲解，因为我嘴笨可能讲不清楚。这篇博客存在意义：网上都是牵扯到Categorical函数（分类分布）的代码，不用Categorical能不能写？答案：能！！灵感来自莫烦大佬的policy gradient tensorfollow版。以下是PG玩cart
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2024-01-29 00:30:50
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参考链接https://tangshusen.me/Dive-into-DL-PyTorch/#/chapter05_CNN/5.7_vggVGGVGG的名字来源于论文作者所在的实验室Visual Geometry Group。VGG提出了可以通过重复使用简单的基础块来构建深度模型的思路。VGG块VGG块的组成规律是：连续使用数个相同的填充为1、窗口形状为3×3的卷积层后接上一个步幅为2、窗口形状
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2023-06-20 09:58:13
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PyTorch复现VGG学习笔记一篇简单的学习笔记，实现五类花分类，这里只介绍复现的一些细节如果想了解更多有关网络的细节，请去看论文《VERY DEEP CONVOLUTIONAL NETWORKS FOR LARGE-SCALE IMAGE RECOGNITION》简单说明下数据集，下载链接,这里用的数据与AlexNet的那篇是一样的所以不在说明一、环境准备可以去看之前的一篇博客，里面写的很详细
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2023-07-26 22:18:13
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利用PyTorch Autograd自动求导训练线性回归模型About-说明第一篇文章中pytorch基础入门 训练原始的线性模型,我们用手动计算微分的方式, 实现了基于Python语言的线性回归模型训练;这虽然非常适合理解相关概念,但是实现方式是非常原始的.在查看PyTorch相关文档时,很容易就发现它把 Autograd(自动求导) 作为一个突出的优势,所以这篇文章旨在了解 Autograd的
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2023-12-02 17:51:33
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VGG网络结构的代码搭建以及代码的详细解析(基于PyTorch)import torch.nn as nn
import torch
from torchvision import transforms
import cv2
import math
class VGG(nn.Module):
def __init__(self, features, num_classes=1000, i
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2023-08-30 15:53:01
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pytorch是动态图，即计算图的搭建和运算是同时的，随时可以输出结果；而tensorflow是静态图。在pytorch的计算图里只有两种元素：数据（tensor）和运算（operation）运算包括：加减乘除、开方、幂指对、三角函数等可求导运算。数据可分为：叶子节点和非叶子节点；叶子节点是用户创建的节点，不依赖其他节点；叶子节点和非叶子节点的区别在于反向传播结束后，非叶子节点的梯度会被释放掉，只
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2023-08-21 13:49:20
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目录1. VGG块介绍2. 构造VGG网络模型3. 获取Fashion-MNIST数据并用VGG-11训练模型4.总结 AlexNet在LeNet的基础上增加了3个卷积层。但AlexNet对卷积窗口、输出通道数和构造顺序均做了大量的调整。虽然AlexNet模型表明深度卷积神经网络可以取得出色的结果，但并没有提供相应规则以指导后来的研究者如何设计新的网络。我们将在后续介绍几种不同的深度网络设计思路
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2023-11-26 20:23:30
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文章目录VGG，使用重复元素的网络为什么要用多个小的卷积核替代大的卷积核（小卷积核优势）总结 VGG，使用重复元素的网络VGG的组成规律是：连续使用多个相同的VGG块，即填充为1、窗口形状为 3 x 3 的卷积层后接一个步幅为2、窗口形状为 2 x 2 的最大池化层。卷积层保持输入的高和宽不变，而池化层则对其减半。我们使用vgg_block函数来实现这个基础的VGG块，它可以指定卷积层的数量和输
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2023-09-19 22:56:30
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VGG代码解读 目录VGG代码解读概述网络结构图VGG代码细节分析 概述VGG跟AlexNet在结构上没有本质上的区别，在AlexNet的基础上变得更深了，依然是“直通”式的结构，提出了局部响应结构（LRN），效果改善很小。整体上的架构仍然是卷积、激活、池化提取特征，然后前向神经网络做分类器。网络结构图vgg_A、vgg_B、vgg_C、vgg_D、vgg_E分别对应不同的vgg结构变种，其中LR
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2024-09-07 23:05:37
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目录1.WGAN-GP产生背景2.WGAN-GP的主要成就3.权重限制的困难(Difficulties with weight constraints)（1）WGAN-GP算法流程（2）梯度消失（梯度弥散）和梯度爆炸（3）梯度惩罚(gradient penalty) 4.WGAN-GP网络结构5.数据集下载6.WGAN-GP代码实现7.mainWindow窗口显示生成器生成的图片8.模型
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2023-12-28 15:42:14
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一、introductionVGG网络是2014年ILSVRC2014比赛分类项目的第二名（其中第一名是GoogLeNet）。论文发表于2015年的ICLR，其主要贡献是使用多个较小的卷积核（如3 X 3）替代大卷积核，降低了卷积核的尺寸，增加了网络深度。证明了不断加深网络深度可以提高网络的性能。二、网络结构 网上比较流行的网络结构如上图所示，通过对网络结构的评估，最终证明16层和19层的网络结构
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2023-10-24 09:20:27
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目 录1 VGG网络介绍1.1 VGG网络概述及特点1.2 16层（D）网络详解2 利用Pytorch实现AlexNet网络2.1 模型定义2.2 训练过程和预测部分3 总结1 VGG网络介绍1.1 VGG网络概述及特点在VGG网络原论文中，作者尝试了不同的网络深度：在我们平常使用中，一般采取16层（D）的配置， 包括13个卷积层和3个全连接层。该网络的一个亮点是通过堆叠多个3×3的卷
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2023-10-28 15:01:08
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