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卷積神經網絡(CNN)基于SqueezeNet的眼疾識別功能_python_腳本之家

SqueezeNet是一種輕量且高效的CNN模型,它參數比AlexNet少50倍,但模型性能(accuracy)與AlexNet接近,這篇文章主要介紹了卷積神經網絡(CNN)基于SqueezeNet的眼疾識別,需要的朋友可以參考下+ 目錄前言 SqueezeNet是一種輕量且高效的CNN模型,它參數比AlexNet少50倍,但模型性能(accuracy)與AlexNet接近

www.dbjr.com.cn/python/296069a...htm 2025-6-9

pytorch 加載(.pth)格式的模型實例_python_腳本之家

首先要判斷是保存的整個網絡結構加參數呢,還是只保存了參數,可以測試一下。這是我的模型是squeezenet1_1,你可以測試自己下載的模型 1 2 3 4 importtorch pthfile=r'E:\anaconda\app\envs\luo\Lib\site-packages\torchvision\models\squeezenet1_1.pth' net=torch.load(pthfile) print(net) 結果為很明顯就...

www.dbjr.com.cn/article/1680...htm 2025-5-28

PyTorch 之強大的 hub 模塊和搭建神經網絡進行氣溫預測_python_腳本之...

# 'squeezenet1_0', # 'squeezenet1_1', # 'vgg11', # 'vgg11_bn', # 'vgg13', # 'vgg13_bn', # 'vgg16', # 'vgg16_bn', # 'vgg19', # 'vgg19_bn', # 'wide_resnet101_2', # 'wide_resnet50_2'] 我們可以從 pytorch 的網站上下載一個實例。 1 2 3 4 5 # Download an ...

www.dbjr.com.cn/article/2784...htm 2023-3-20

淺談十大開發(fā)必備的Python庫,可實現機器學習_專業(yè)知識_IT專業(yè)知識...

Keras包含了許多神經網絡常用的構建模塊,例如:各個層、對象、激活函數、優(yōu)化器、以及一系列可供處理圖像與文本數據工具。此外,它還提供了許多預處理數據的集合、以及預訓練的模型,其中包括:MNIST、VGG、Inception、SqueezeNet、以及ResNet等。在接受程度上,Keras是排名第二的,被深度學習研究人員所喜愛的Python庫。一些...

www.dbjr.com.cn/it/6858...html 2025-5-27

13個最常用的Python深度學習庫介紹_python_腳本之家

更重要的是,你既可以輕松地構建基于序列的網絡(其中輸入線性流經網絡)又可以創(chuàng)建基于圖形的網絡(輸入可以“跳過”某些層直接和后面對接)。這使得創(chuàng)建像GoogLeNet和SqueezeNet這樣復雜的網絡結構變得容易得多。我認為Keras唯一的問題是它不支持多GPU環(huán)境中并行地訓練網絡。這可能會也可能不會成為你的大忌。

www.dbjr.com.cn/article/1270...htm 2025-5-29

深度學習:卷積神經網絡從入門到精通帶目錄完整pdf[92MB] 電子書下 ...

10.2.2 SqueezeNet的Caffe代碼實現及說明 334 10.2.3 SqueezeNet大規(guī)模圖像分類案例 337 10.3 深層卷積生成對抗網絡DCGAN 339 10.3.1 DCGAN的模型結構 339 10.3.2 DCGAN的TensorFlow代碼實現及說明 340 10.3.3 DCGAN的CelebA人臉圖像生成案例 345 10.4 網中網NIN 348 ...

www.dbjr.com.cn/books/6841...html 2025-5-23

卷積神經網絡CharCNN實現中文情感分類任務_python_腳本之家

CharCNN是一種卷積神經網絡(CNN)結構,輸入為字符級別的文本數據,并采用卷積加池化操作來提取有意義的特征并分類。CharCNN已被用于各種自然語言處理任務,如語音識別、情感分析、文本分類等。中文情感分類是指將中文文本數據劃分為具有正面、負面或中性情感極性的類別。這是一項常見的自然語言處理任務,對于電子商務、社交...

www.dbjr.com.cn/article/2822...htm 2025-6-9

總結近幾年Pytorch基于Imgagenet數據集圖像分類模型_其它綜合_腳本之家

SqueezeNet 是一個較小的網絡它的參數比 AlexNet 少近 50 倍,但執(zhí)行速度快 3 倍。如上圖中最左邊所示,SqueezeNet 以一個標準的卷積層開始,然后是 8 個 Fire 模塊,最后再以一個卷積層結束。步長為 2 的池化分別跟在第一個卷積層、第 4 個 Fire 模塊、第 8 個 Fire 模塊和最后一個卷積層后面。

www.dbjr.com.cn/article/2211...htm 2025-6-8

Pytorch教程內置模型源碼實現_python_腳本之家

squeezenet = models.squeezenet1_0() desnet = models.densenet161() inception =models.inception_v3() 使用預訓練好的參數 pytorch提供了預訓練的模型,使用torch.utils.model_zoo ,通過讓參數pretrained =True來構建訓練好的模型方法如下 1 2 3 4 5 6 resnet18 = models.resnet18(pretrained=True) alexne...

www.dbjr.com.cn/article/2221...htm 2025-5-18

pytorch教程resnet.py的實現文件源碼分析_python_腳本之家

torchvision.models這個包中包含alexnet、densenet、inception、resnet、squeezenet、vgg等常用的網絡結構,并且提供了預訓練模型,可以通過簡單調用來讀取網絡結構和預訓練模型+ 目錄調用pytorch內置的模型的方法1 2 import torchvision model = torchvision.models.resnet50(pretrained=True)...

www.dbjr.com.cn/article/2221...htm 2025-5-30