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Python編程pytorch深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)AlexNet詳解_python_腳本之家
AlexNet和LeNet的設(shè)計(jì)理念非常相似,但也有如下區(qū)別: AlexNet比相對(duì)較小的LeNet5要深得多。 AlexNet使用ReLU而不是sigmoid作為其激活函數(shù)。 容量控制和預(yù)處理 AlexNet通過(guò)dropout控制全連接層的模型復(fù)雜度,而LeNet只使用了權(quán)重衰減。為了進(jìn)一步擴(kuò)充數(shù)據(jù),AlexNet在訓(xùn)練時(shí)增加了大量的圖像增強(qiáng)數(shù)據(jù),如
www.dbjr.com.cn/article/2249...htm 2025-5-28
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展及各模型的優(yōu)缺點(diǎn)及說(shuō)明_python_腳本之家
CNN從最初的2012年AlexNet橫空出世到2014年VGG席卷世界以及2015年ResNet奠定了該領(lǐng)域的霸主地位,網(wǎng)絡(luò)模型變得越變?cè)缴?而且也得到證明,越深的網(wǎng)絡(luò)擬合效果越好,但網(wǎng)絡(luò)相應(yīng)的參數(shù)量計(jì)算量都極速增加,不利于技術(shù)的推廣和應(yīng)用。 因此,一些輕量級(jí)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)也慢慢隨之出現(xiàn),比如MobileNet系列,ShuffleNet系列,以及ResNext、DenseNe...
www.dbjr.com.cn/article/2739...htm 2025-5-31
pytorch 如何在GPU上訓(xùn)練_python_腳本之家
1.網(wǎng)絡(luò)模型轉(zhuǎn)移到CUDA上 1 2 net=AlexNet() net.cuda()#轉(zhuǎn)移到CUDA上 2.將loss轉(zhuǎn)移到CUDA上 1 2 criterion=nn.CrossEntropyLoss() criterion=criterion.cuda() 這一步不做也可以,因?yàn)閘oss是根據(jù)out、label算出來(lái)的 1 loss=criterion(out, label) 只要out、label在CUDA上,loss自然也在CUDA上了,但是發(fā)現(xiàn)不轉(zhuǎn)...
www.dbjr.com.cn/article/2138...htm 2025-5-25
Python深度學(xué)習(xí)pytorch神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)塊的網(wǎng)絡(luò)之VGG_python_腳本之家
VGG神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)連續(xù)連接上圖的幾個(gè)VGG塊(在vgg_block函數(shù)中定義)。其中有超參數(shù)變量conv_arch。該變量指定了每個(gè)VGG塊里的卷積層的個(gè)數(shù)和輸出通道數(shù)。全連接模塊則與AlexNet中的相同。 原始VGG網(wǎng)絡(luò)中有5個(gè)卷積塊,其中前兩個(gè)塊各有一個(gè)卷積層,后三個(gè)塊包含兩個(gè)卷積層。第一個(gè)模塊有64個(gè)輸出通道,每個(gè)后續(xù)模塊將輸出...
www.dbjr.com.cn/article/2249...htm 2025-6-12
從Pytorch模型pth文件中讀取參數(shù)成numpy矩陣的操作_python_腳本之家
model=alexnet(pretrained=True).eval().cuda() parameters=model.parameters() forpinparameters: numpy_para=p.detach().cpu().numpy() print(type(numpy_para)) print(numpy_para.shape) 上面得到的numpy_para就是numpy參數(shù)了~ Note: model.parameters()是以一個(gè)生成器的形式迭代返回每一層的參數(shù)。所以用for...
www.dbjr.com.cn/article/2068...htm 2025-6-10
PyTorch之nn.ReLU與F.ReLU的區(qū)別介紹_python_腳本之家
在如上網(wǎng)絡(luò)中,AlexNet_1與AlexNet_2實(shí)現(xiàn)的結(jié)果是一致的,但是可以看到將ReLU層添加到網(wǎng)絡(luò)有兩種不同的實(shí)現(xiàn),即nn.ReLU和F.ReLU兩種實(shí)現(xiàn)方法。 其中nn.ReLU作為一個(gè)層結(jié)構(gòu),必須添加到nn.Module容器中才能使用,而F.ReLU則作為一個(gè)函數(shù)調(diào)用,看上去作為一個(gè)函數(shù)調(diào)用更方便更簡(jiǎn)潔。具體使用哪種方式,取決于編程風(fēng)格。
www.dbjr.com.cn/article/1895...htm 2025-6-7
淺談Keras的Sequential與PyTorch的Sequential的區(qū)別_python_腳本之家
深度學(xué)習(xí)庫(kù)Keras中的Sequential是多個(gè)網(wǎng)絡(luò)層的線性堆疊,在實(shí)現(xiàn)AlexNet與VGG等網(wǎng)絡(luò)方面比較容易,因?yàn)樗鼈儧](méi)有ResNet那樣的shortcut連接。在Keras中要實(shí)現(xiàn)ResNet網(wǎng)絡(luò)則需要Model模型。 下面是Keras的Sequential具體示例: 可以通過(guò)向Sequential模型傳遞一個(gè)layer的list來(lái)構(gòu)造該模型: ...
www.dbjr.com.cn/article/1888...htm 2025-5-25
13個(gè)最常用的Python深度學(xué)習(xí)庫(kù)介紹_python_腳本之家
有時(shí)候你并不需要終端到終端的培養(yǎng)一個(gè)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。相反,你需要把CNN看作一個(gè)特征提取器。當(dāng)你沒(méi)有足夠的數(shù)據(jù)來(lái)從頭培養(yǎng)一個(gè)完整的CNN時(shí)它就會(huì)變得特別有用。僅僅需要把你的輸入圖像放入流行的預(yù)先訓(xùn)練架構(gòu),如OverFeat、AlexNet、VGGNet或GoogLeNet,然后從FC層提取特征(或任何您要使用的層)。
www.dbjr.com.cn/article/1270...htm 2025-5-29