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卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)基于SqueezeNet的眼疾識(shí)別功能_python_腳本之家

SqueezeNet是一種輕量且高效的CNN模型,它參數(shù)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(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)基于SqueezeNet的眼疾識(shí)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(shù)比AlexNet少50倍,但模型性能(accuracy)與AlexNet接近

www.dbjr.com.cn/python/296069a...htm 2025-6-11

pytorch 加載(.pth)格式的模型實(shí)例_python_腳本之家

首先要判斷是保存的整個(gè)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)加參數(shù)呢,還是只保存了參數(shù),可以測(cè)試一下。這是我的模型是squeezenet1_1,你可以測(cè)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(jié)果為很明顯就...

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

淺談十大開發(fā)必備的Python庫(kù),可實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)_專業(yè)知識(shí)_IT專業(yè)知識(shí)...

Keras包含了許多神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)常用的構(gòu)建模塊,例如:各個(gè)層、對(duì)象、激活函數(shù)、優(yōu)化器、以及一系列可供處理圖像與文本數(shù)據(jù)工具。此外,它還提供了許多預(yù)處理數(shù)據(jù)的集合、以及預(yù)訓(xùn)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(xué)習(xí)研究人員所喜愛的Python庫(kù)。一些...

www.dbjr.com.cn/it/6858...html 2025-6-4

PyTorch 之強(qiáng)大的 hub 模塊和搭建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行氣溫預(yù)測(cè)_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(wǎng)站上下載一個(gè)實(shí)例。 1 2 3 4 5 # Download an ...

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

深度學(xué)習(xí):卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(shí)現(xiàn)及說(shuō)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(duì)抗網(wǎng)絡(luò)DCGAN 339 10.3.1 DCGAN的模型結(jié)構(gòu) 339 10.3.2 DCGAN的TensorFlow代碼實(shí)現(xiàn)及說(shuō)明 340 10.3.3 DCGAN的CelebA人臉圖像生成案例 345 10.4 網(wǎng)中網(wǎng)NIN 348 ...

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

13個(gè)最常用的Python深度學(xué)習(xí)庫(kù)介紹_python_腳本之家

更重要的是,你既可以輕松地構(gòu)建基于序列的網(wǎng)絡(luò)(其中輸入線性流經(jīng)網(wǎng)絡(luò))又可以創(chuàng)建基于圖形的網(wǎng)絡(luò)(輸入可以“跳過(guò)”某些層直接和后面對(duì)接)。這使得創(chuàng)建像GoogLeNet和SqueezeNet這樣復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)變得容易得多。我認(rèn)為Keras唯一的問(wèn)題是它不支持多GPU環(huán)境中并行地訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)。這可能會(huì)也可能不會(huì)成為你的大忌。

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

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CharCNN實(shí)現(xiàn)中文情感分類任務(wù)_python_腳本之家

CharCNN是一種卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)結(jié)構(gòu),輸入為字符級(jí)別的文本數(shù)據(jù),并采用卷積加池化操作來(lái)提取有意義的特征并分類。CharCNN已被用于各種自然語(yǔ)言處理任務(wù),如語(yǔ)音識(shí)別、情感分析、文本分類等。中文情感分類是指將中文文本數(shù)據(jù)劃分為具有正面、負(fù)面或中性情感極性的類別。這是一項(xiàng)常見的自然語(yǔ)言處理任務(wù),對(duì)于電子商務(wù)、社交...

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

總結(jié)近幾年P(guān)ytorch基于Imgagenet數(shù)據(jù)集圖像分類模型_其它綜合_腳本之家

SqueezeNet 是一個(gè)較小的網(wǎng)絡(luò) 它的參數(shù)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(gè)標(biāo)準(zhǔn)的卷積層開始,然后是 8 個(gè) Fire 模塊,最后再以一個(gè)卷積層結(jié)束。步長(zhǎng)為 2 的池化分別跟在第一個(gè)卷積層、第 4 個(gè) Fire 模塊、第 8 個(gè) Fire 模塊和最后一個(gè)卷積層后面。

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

Pytorch教程內(nèi)置模型源碼實(shí)現(xiàn)_python_腳本之家

squeezenet = models.squeezenet1_0() desnet = models.densenet161() inception =models.inception_v3() 使用預(yù)訓(xùn)練好的參數(shù) pytorch提供了預(yù)訓(xùn)練的模型,使用torch.utils.model_zoo ,通過(guò)讓參數(shù)pretrained =True來(lái)構(gòu)建訓(xùn)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 2025-6-10

pytorch教程resnet.py的實(shí)現(xiàn)文件源碼分析_python_腳本之家

torchvision.models這個(gè)包中包含alexnet、densenet、inception、resnet、squeezenet、vgg等常用的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),并且提供了預(yù)訓(xùn)練模型,可以通過(guò)簡(jiǎn)單調(diào)用來(lái)讀取網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和預(yù)訓(xùn)練模型+ 目錄調(diào)用pytorch內(nèi)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