cifar

4_使用预训练模型 微调训练CIFAR10

使用预训练模型微调训练CIFAR101.VGG准备工作importtorchfromtorchimportnnimporttorchvisionfromtorchvisionimportmodelsfromtorchvisionimportdatasets
HDU_Ang·2023-10-08 01:36

存档_cifar相关数据集使用方式

cifar相关数据集cifar-10-100nimporttorchnoise_file=torch.load('/content/cifar-10-100n/data/CIFAR-10_human.pt
HDU_Ang·2023-10-07 02:53

2_dataset, dataloader

dataset,dataloadertorchvision.datasets里面集成了一些常见的数据集，例如MNIST和CIFAR101)Dataset以MNIST为例，其使用方式如下importtorchimporttorchvisionfromtorchvisionimporttransformstrain_dataset
HDU_Ang·2023-10-07 02:53

【Pytorch笔记】6.Transforms

torchvision.transforms：常用的图像预处理方法；torchvision.datasets：常用数据集的dataset实现，如MNIST、CIFAR-10、ImageNet等；torchvision.model
xhyu61·2023-10-07 01:24

CIFAR数据集

http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.htmlTheCIFAR-10andCIFAR-100arelabeledsubsetsofthe80milliontinyimagesdataset.TheywerecollectedbyAlexKrizhevsky
美环花子若野·2023-10-06 00:09

【PyTorch实战演练】使用Cifar10数据集训练LeNet5网络并实现图像分类（附代码）

文章目录0.前言1.Cifar10数据集1.1Cifar10数据集下载1.2Cifar10数据集解析2.LeNet5网络2.1LeNet5的网络结构2.2基于PyTorch的LeNet5网络编码3.LeNet5
使者大牙·2023-10-05 19:33

Spectral Normalization for Generative Adversarial Networks

我们在CIFAR10，STL-10和ILSVRC2012数据集上测试了谱标准化的功效，然后我们在实验上证实了谱标准化的GANs（SN-GANs）能够产生相较之前的训练稳定技术更高质量或
马小李23·2023-10-05 00:23

TensorFlow笔记之卷积神经网络

.数据处理3.定义模型4.训练模型5.结果可视化二、Tensorflow2.x1.加载数据集2.数据处理3.定义模型4.训练模型5.结果可视化总结前言记录在tf1.x与tf2.x中使用卷积神经网络完成CIFAR
Mr_Stutter·2023-10-04 06:49

论文笔记_Network in Network

文章目录摘要1.介绍2.卷积神经网络3.NetworkinNetwork3.1MLP卷积层3.2全局平均池化3.3NIN网络架构4.实验4.1实验概述4.2CIFAR-104.3CIFAR-1004.4StreetViewHouseNumbers
你搁这儿写bug呢？·2023-10-02 16:32

生成lmdb格式数据

1.在caffe工程/data目录下本身自带有如下文件夹：cifar10cocoilsvrc12ILSVRC2016mnistVOC07122.在caffe工程/data目录下新建VOCdevkit文件夹
酸菜霉霉·2023-10-02 07:02

kaggle_competition1_CIFAR10_Reg

一、查漏补缺、熟能生巧：1.关于shutil.copy或者这个copyfile的作用和用法：将对应的文件复制到对应的文件目录下2.关于python中dict的键值对的获取方式：#终于明白了，原来python中的键_值对的用法就是通过调用dict.keys()和dict.values()实现的#print(labels.keys())#print(labels.values())3.关于python
诚威_lol_中大努力中·2023-10-01 20:31

ResNet论文总结和代码实现

摘要，引言）二、RelatedWork三、DeepResidualLearning（深度残差学习）3.1残差学习3.2.快捷恒等映射（残差模块设计）3.3网络架构四、实验1.ImageNet分类任务2.CIFAR
向岸看·2023-09-30 20:19

数据集总结

（2）cifar:由加
microchip·2023-09-30 12:55

【深度学习实验】卷积神经网络（六）：卷积神经网络模型（VGG）训练、评价

目录一、实验介绍二、实验环境1.配置虚拟环境2.库版本介绍三、实验内容0.导入必要的工具包1.构建数据集（CIFAR10Dataset）a.read_csv_labels（）b.CIFAR10Dataset2
QomolangmaH·2023-09-28 23:37

第一次使用pytorch程序的gpu加速【实测成功】

文章目录背景解决完整代码背景博主使用pytorch的cpu版本，对CIFAR10图像分类传送门进行了实现；后将pytorch从cpu版本改装成gpu版本传送门，并安装cuda传送门，下面就是如何用gpu
captain飞虎大队·2023-09-27 09:03

联邦学习-Tensorflow实现联邦模型AlexNet on CIFAR-10

目录Client端Server端扩展Client.pyServer.pyDataset.pyModel.py分享一种实现联邦学习的方法，它具有以下优点：不需要读写文件来保存、切换Client模型不需要在每次epoch重新初始化Client变量内存占用尽可能小（参数量仅翻一倍，即Client端+Server端）切换Client只增加了一些赋值操作学习的目标是一个更好的模型，由Server保管，Cli
ZhangJiQun&MXP·2023-09-27 00:27

tensorflow2.0 分类测试

DownloadandpreparetheCIFAR10dataset同样预先下载好,放到工程目录https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar-10-python.tar.gz
J_wendel·2023-09-25 14:02

CMSIS-NN CIFAR10的md

Caffe模型地址CMSIS-NNCIFAR10示例这个例子展示了如何将经过训练的Caffe模型量化为8位，并使用[CMSIS-NN]这个将其部署到ArmCortex-M的CPU上。入门：从训练过的Caffe模型生成代码依据的步骤如下：1、Caffe模型协议文本的网络解析。2、量化到8bit权重和激活。3、使用优化神经网络生成代码。nn_quantizer.py:：需要Caffe模型定义用来训练/
Love And Program·2023-09-24 15:51

PyTorch实战：实现Cifar10彩色图片分类

目录前言一、Cifar10数据集classtorch.utils.data.Datasettorch.utils.data.DataLoader二、定义神经网络普通神经网络:定义损失函数和优化器训练网络
fanstuck·2023-09-24 05:19

【DDPM论文解读】Denoising Diffusion Probabilistic Models

在CIFAR10数据集上，本文都获得了不错的分数。本文github链接：https://github.com/
AI 菌·2023-09-23 21:10

使用 PyTorch 的计算机视觉简介 （4/6）

多层卷积层允许我们从图像中提取某些图像模式，池化层，以及在CIFAR-10上的表现。二、多层CNN在上一个单元中，我们学习了可以从图像中提取模式的卷积滤波器。
无水先生·2023-09-23 16:37

Pytorch加载本地CIFAR10数据集

下载数据集（官网页面：http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html下载地址：http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar-10-python.tar.gz
Flyforever-Tang·2023-09-23 05:40

PyTorch实战：卷积神经网络详解+Python实现卷积神经网络Cifar10彩色图片分类

目录前言一、卷积神经网络概述二、卷积神经网络特点卷积运算单通道，二维卷积运算示例单通道，二维，带偏置的卷积示例带填充的单通道，二维卷积运算示例Valid卷积Same卷积多通道卷积计算1.局部感知域2.参数共享3.池化层4.层次化提取三、卷积网络组成结构前言PyTorch可以说是三大主流框架中最适合初学者学习的了，相较于其他主流框架，PyTorch的简单易用性使其成为初学者们的首选。这样我想要强调的
fanstuck·2023-09-23 03:29

实战ResNet：CIFAR-10数据集分类

本节将使用ResNet实现CIFAR-10数据集的分类。
新知图书·2023-09-20 22:16

使用Pytorch进行完整的模型训练

1.数据集准备及处理模型训练使用的数据集是CIFAR10，我们引入数据集的时候，需要将do
佳雨初林·2023-09-20 17:35

通过cifar-10数据集理解numpy数组的高（H）、宽（W）、通道数（C）

文章目录1、CIFAR-10数据集介绍1.1CIFAR-10数据集的构成1.2batches.meta1.3data_batch_n.py&test_batch.py2、获取一张图片的data数据2.1
TerryBlog·2023-09-20 09:16

Pytorch-MLP-CIFAR10

文章目录model.pymain.py参数设置注意事项运行图model.pyimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFimporttorch.nn.initasinitclassMLP_cls(nn.Module):def__init__(self,in_dim=3*32*32):super(MLP_cls,self).__init__()self
yscript·2023-09-19 05:13

Pytorch-CNN-CIFAR10

文章目录model.pymain.py运行图model.pyimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFimporttorch.nn.initasinitclassCNN_cls(nn.Module):def__init__(self,in_dim):super(CNN_cls,self).__init__()self.conv1=nn.Conv2d
yscript·2023-09-19 05:41

比赛规则介绍

本次比赛希望可以让参赛选手了解和探索Cifar10上的对抗攻击场景，通过组合对抗攻击方案，实地体验不同对抗攻击算法特点。
闭门造折·2023-09-18 11:12

PyTorch-模型验证

（相当于将其运用于真实场景中）Cifar-10分类：test1：放入一张狗狗的图片进行验证：test.pyimporttorchimporttorchvisionfromPILimportImagefromtorchimportnnfromtorch.nnimportConv2d
MyDreamingCode·2023-09-18 06:32

SCConv：用于特征冗余的空间和通道重构卷积

文章目录摘要1、简介2、方法2.1、SRU用于空间冗余2.2.CRU用于通道冗余2.3、复杂性分析3、实验3.1、实验设置3.3、基于CIFAR的图像分类3.4、基于ImageNet的图像分类3.5、物体检测
静静AI学堂·2023-09-15 23:55

SCConv：用于特征冗余的空间和通道重构卷积

文章目录摘要1、简介2、方法2.1、SRU用于空间冗余2.2.CRU用于通道冗余2.3、复杂性分析3、实验3.1、实验设置3.3、基于CIFAR的图像分类3.4、基于ImageNet的图像分类3.5、物体检测
AI浩·2023-09-15 23:25

从头开始制作扩散模型（实现快速扩散模型的简单方法）

（我们正在使用TensorFlow提供的CIFAR-10数据集。你可以在我的GitHubhttps://git
无水先生·2023-09-15 20:58

小土堆pytorch学习笔记

注意：本笔记使用的数据集全部都是CIFAR10，下载比较简单~，下面开始数据读取  在读取之前，需要先准备好数据了，对于CIFAR1
DWQY·2023-09-15 09:43

【第56篇】GhostNet:廉价操作得到更多的特征

4.1.2CIFAR-10。4.1.3ImageNet上的大模型4.2.GhostNet关于可视化基准测试4.2.1ImageNet分类4.2.2目标检测5.结论摘要论文链接：htt
静静AI学堂·2023-09-12 07:26

SCConv：用于特征冗余的空间和通道重构卷积

文章目录摘要1、简介2、方法2.1、SRU用于空间冗余2.2.CRU用于通道冗余2.3、复杂性分析3、实验3.1、实验设置3.3、基于CIFAR的图像分类3.4、基于ImageNet的图像分类3.5、物体检测
AI浩·2023-09-09 17:17

构建ResNet-18模型在CIFAR-10数据集上实现分类（pytorch版）

我们的目标是构建一个可以在CIFAR-10数据集上进行分类任务的模型。1.1前置条件pipinstalltor
猛码Memmat·2023-09-08 14:22

【pytorch】数据加载dataset和dataloader的使用

=torchvision.transforms.Compose([torchvision.transforms.ToTensor(),])train_set=torchvision.datasets.CIFAR10
是饿梦啊·2023-09-08 09:32

DenseNet网络分析

文章目录DenseNet结构DenseLayer&DenseBlockDenseLayer的宽度TransitionLayers对比实验网络结构训练参数对比结果CIFAR-10，CIFAR-100，SVHNImageNet
新兴AI民工·2023-09-08 03:36

[复现笔记] jetson_dla_tutorial复现笔记

前言本文描述以下知识点：1.基于cifar-10的模型训练，导出，转换为tensorrt模型，并使用Nsight分析；2.tensorRTPythonAPI，并进行数据校准（Calibration）和模型评估
·2023-09-07 11:43

借助CIFAR10模型结构理解卷积神经网络及Sequential的使用

CIFAR10模型搭建CIFAR10模型结构0.input:3@32x32，3通道32x32的图片-->特征图(Featuremaps):32@32x32即经过32个3@5x5的卷积层，输出尺寸没有变化
做程序员的第一天·2023-09-07 07:47

完整的神经网络模型训练步骤——以CIFAR10数据集为例（pytorch版本）

完整步骤准备数据集DataLoader加载数据集搭建网络模型创建网络模型实例定义损失函数定义优化器设置网络训练参数开始训练验证模型保存模型训练结果可视化（使用tensorboard完成）数据集介绍CIFAR10
做程序员的第一天·2023-09-07 05:29

【第62篇】DepGraph：适用任何结构的剪枝

4.2、CIFAR的结果4.3、消融实验4.4、适用任何结构剪枝5、结论摘要源码：https://github.com/VainF/Torch-Pruning结构剪枝通过从神经网络中去除结构分组参数来实现模型加速
静静AI学堂·2023-09-05 23:09

量化自定义PyTorch模型入门教程

本文将使用CIFAR10
·2023-09-04 10:08

11-明确科研

1.已经确定是cifar数据集，想办法把python文件用出来。
shenggg·2023-09-04 00:01

Pytorch学习系列-04-构建卷积神经网络实现CIFAR-10图片分类

对CIFAR-10数据集进行图像分类。数据集中的图像大小为32x32x3。定义卷积神经网络的结构这里，将定义一个CNN的结构。
骚火棍·2023-09-02 11:37

DataLoader的使用

importtorchvisionfromtorch.utils.dataimportDataLoaderfromtorch.utils.tensorboardimportSummaryWriter#准备的测试数据集test_data=torchvision.datasets.CIFAR10
你不困我困·2023-09-02 06:05

第P2周：彩色图片识别

天深度学习训练营中的学习记录博客原作者：K同学啊我的环境：语言环境：Python3.10.7编译器：VScode深度学习环境：TensorFlow2.13.0一、前期工作：1.导入数据集准备用于训练和测试的CIFAR
风筝超冷·2023-09-01 22:22

Pytorch之CIFAR10分类卷积神经网络

CIFAR-10是一个常用的图像分类数据集，包含10个类别的60000张32x32彩色图像。
风间琉璃•·2023-08-31 03:52

在DARTS空间中进行神经架构搜索(NAS)

最后，我们在CIFAR-10数据集上得到了一个性能强大的模型，其准确率高达97.28%。需要用到NNI
羽星_s·2023-08-29 16:38
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