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pytorch VGG11識(shí)別cifar10數(shù)據(jù)集(訓(xùn)練+預(yù)測(cè)單張輸入圖片操作)_python...

首先這是VGG的結(jié)構(gòu)圖,VGG11則是紅色框里的結(jié)構(gòu),共分五個(gè)block,如紅框中的VGG11第一個(gè)block就是一個(gè)conv3-64卷積層: 一,寫VGG代碼時(shí),首先定義一個(gè) vgg_block(n,in,out)方法,用來構(gòu)建VGG中每個(gè)block中的卷積核和池化層: n是這個(gè)block中卷積層的數(shù)目,in是輸入的通道數(shù),out是輸出的通道數(shù) 有了block以后,我們還需要一個(gè)方

www.dbjr.com.cn/article/1894...htm 2025-6-8

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

3.匯聚層,如最大匯聚層而一個(gè)VGG塊與之類似,由一系列卷積層組成,后面再加上用于空間下采樣的最大匯聚層。在最初的VGG論文中,作者使用了帶有 3 × 3卷積核、填充為1(保持高度和寬度)的卷積層,和帶有 2 × 2 池化窗口、步幅為2(每個(gè)塊后的分辨率減半)的最大匯聚層。在下面的代碼中,我們定義了一個(gè)名...

www.dbjr.com.cn/article/2249...htm 2025-5-29

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...

# '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 example image from the pytorch website impor...

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

利用PyTorch實(shí)現(xiàn)VGG16教程_python_腳本之家

importtorch.nn.functional as F classVGG16(nn.Module): def__init__(self): super(VGG16,self).__init__() # 3 * 224 * 224 self.conv1_1=nn.Conv2d(3,64,3)# 64 * 222 * 222 self.conv1_2=nn.Conv2d(64,64,3, padding=(1,1))# 64 * 222* 222 self.maxpool1=nn.MaxPool2d((...

www.dbjr.com.cn/article/1894...htm 2025-5-25

Pytorch抽取網(wǎng)絡(luò)層的Feature Map(Vgg)實(shí)例_python_腳本之家

這邊我是需要得到圖片在Vgg的5個(gè)block里relu后的Feature Map (其余網(wǎng)絡(luò)只需要替換就可以了) 索引可以這樣獲得 1 2 vgg=models.vgg19(pretrained=True).features.eval() print(vgg) Feature Map可利用下面的class 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 ...

www.dbjr.com.cn/article/1679...htm 2025-5-14

PyTorch詳解經(jīng)典網(wǎng)絡(luò)ResNet實(shí)現(xiàn)流程_python_腳本之家

1. 使用了類似VGG的3×3卷積層設(shè)計(jì); 2. 首先使用兩個(gè)相同輸出通道數(shù)的3×3卷積層,后接一個(gè)批量規(guī)范化和ReLU激活函數(shù); 3. 加入跨過卷積層的通路,加到最后的ReLU激活函數(shù)前; 4. 如果要匹配卷積后的輸出的尺寸和通道數(shù),可以在加入的跨通路上使用1×1卷積; ...

www.dbjr.com.cn/article/2470...htm 2025-6-7

pytorch獲取vgg16-feature層輸出的例子_python_腳本之家

if__name__=='__main__': pretrained_model=models.vgg16(pretrained=True).features CNN=CNNShow(pretrained_model) CNN.show() 以上這篇pytorch獲取vgg16-feature層輸出的例子就是小編分享給大家的全部?jī)?nèi)容了,希望能給大家一個(gè)參考,也希望大家多多支持腳本之家。

www.dbjr.com.cn/article/1679...htm 2025-6-2

淺談keras使用預(yù)訓(xùn)練模型vgg16分類,損失和準(zhǔn)確度不變_python_腳本之家

問題keras使用預(yù)訓(xùn)練模型vgg16分類,損失和準(zhǔn)確度不變。細(xì)節(jié):使用keras訓(xùn)練一個(gè)兩類數(shù)據(jù),正負(fù)比例1:3,在vgg16后添加了幾個(gè)全鏈接并初始化了。并且對(duì)所有層都允許訓(xùn)練。但是準(zhǔn)確度一直是0.75. 數(shù)據(jù)預(yù)先處理已經(jīng)檢查過格式正確再將模型中relu改成sigmoid就正常了。

www.dbjr.com.cn/article/1899...htm 2025-6-7

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

VGG (2014) VGG 是一種流行的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu) 由2014年,牛津大學(xué)的 Karen Simonyan 和 Andrew Zisserman 提出。與AlexNet 相比,VGG 的主要改進(jìn)包括使用大內(nèi)核大小的過濾器 (第一和第二卷積層中的大小分別為 11 和 5)和多個(gè)(3×3)內(nèi)核大小的過濾器。

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

關(guān)于yolov8訓(xùn)練的一些改動(dòng)及注意事項(xiàng)_python_腳本之家

例如:當(dāng)你的網(wǎng)絡(luò)很復(fù)雜,他的前端網(wǎng)絡(luò)是一個(gè) vgg-16 的分類網(wǎng)絡(luò),后面要拼接一個(gè)自己寫的功能網(wǎng)絡(luò),這個(gè)時(shí)候,你把 vgg-16 的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)定義好了之后,上網(wǎng)下載vgg-16 的訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)參數(shù),然后加載到你寫的網(wǎng)絡(luò)中,然后把 vgg-16 相關(guān)的層凍結(jié)掉,只訓(xùn)練你自己寫的小網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)。這樣的話,你就可以省掉很多的運(yùn)算...

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