随笔分类 - pytorch
摘要:1.字符串格式化 crtl+d复制到下一行 在main函数中验证网络的准确性 其中64是batch——size,3通道,32*32大小
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摘要:pretrained表示是否使用在imagenet上训练好的训练集 将vgg16分类1000类别改成10类: 1.添加一层 加在其他位置: 2.修改最后一层
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摘要:optize.zero:因为上一次的梯度对本次寻优没有用处,所以需要清零 1.初始化优化器 2.优化器清零 3.反向传播得到梯度 4.梯度下降优化,对data进行优化 查看每一轮的损失函数值,最外层循环是在整个数据集的循环次数
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摘要:线性层: in_freature:输入x的个数 就是全连接层,线性拟合。 展平
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摘要:inplace是否在原变量上面进行改变。 经过非线性变换后的图片 通过非线性的拟合,使得模型更加贴近事物的本质分布,离真相更加接近。 ,Relu会使一部分神经元的输出为0,这样就造成了网络的稀疏性,并且减少了参数的相互依存关系,缓解了过拟合问题的发生
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摘要:空洞卷积 cell_model中如果选floor模式就是向下取整,ceil模式是向上取整 不设置步长,默认尾卷积核大小
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摘要:简易神经网络 conv2图片卷积层 stride可以设置横向和纵向各走几步。 通道数是1,batch的大小为1,数据维度是5*5 kernel的值训练过程中会不断调整
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摘要:dataset主要是告诉程序数据集在哪,以及图片是什么 而dataloader取dataset中的数据,怎么取取多少都得在dataloader中设置 batch_size一次在数据集中随机取四张图片。
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摘要:1.下载数据集 root是数据集下载到哪个地址 分别得到图片和label 转换成1tenorson
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摘要:主要编写这两个程序 首先需要提供图片地址 创建数据读取路径,但是有点疑惑,为啥label也是地址。 root_dir是根目录,可以是绝对路径,也可以是相对路径。label_dir是标签self.path=os.path.join(self.root_dir,self.label_dir)的作用是把根
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