用Pytorch训练MNIST分类模型

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用Pytorch训练MNIST分类模型

本次分类问题使用的数据集是MNIST,每个图像的大小为\(28*28\). 编写代码的步骤如下载入数据集,分别为训练集和测试集让数据集可以迭代定义模型,定义损失函数,训练模型代码 import torch import torch.nn as nn import torchvision.transforms as transforms import torchvision.datasets as dsets from torch.autograd import Variable '''下…

一套兼容win和Linux的PyTorch训练MNIST的算法代码(CNN)

第一次,调了很久.它本来已经很OK了,同时适用CPU和GPU,且可正常运行的. 为了用于性能测试,主要改了三点: 一,每一批次显示处理时间. 二,本地加载测试数据. 三,兼容LINUX和WIN 本地加载测试数据时,要注意是用将两个pt文件,放在processed目录下,raw目录不要即可. 训练数据的定义目录是在当前目录 data/MNIST/processed目录下. 我自己弄了个下载: http://u.163.com/2FUm6N1L 提取码: XJpmqUoR 只能下载20次,过了可在…

TensorFlow(十八)：从零开始训练图片分类模型

(一):进入GitHub下载模型-->下载地址因为我们需要slim模块,所以将包中的slim文件夹复制出来使用. (1):在slim中新建images文件夹存放图片集 (2):新建model文件夹用来放模型 (3):在datasets文件夹中新建myimages.py文件 # Copyright 2016 The TensorFlow Authors. All Rights Reserved. # # Licensed under the Apache License, Version 2.0…

Windows下mnist数据集caffemodel分类模型训练及测试

1. MNIST数据集介绍 MNIST是一个手写数字数据库,样本收集的是美国中学生手写样本,比较符合实际情况,大体上样本是这样的: MNIST数据库有以下特性: 包含了60000个训练样本集和10000个测试样本集: 分4部分,分别是一个训练图片集,一个训练标签集,一个测试图片集,一个测试标签集,每个标签的值是0~9之间的数字: 原始图像归一化大小为28*28,以二进制形式保存 2. Windows+caffe框架下MNIST数据集caffemodel分类模型训练及测试 1. 下载mnist数…

TensorFlow(十七)：训练自己的图片分类模型

(一)下载inception-v3--见TensorFlow(十四) (二)准备训练用的图片集,因为我没有图片集,所以写了个自动抓取百度图片的脚本-见抓取百度图片 (三)创建retrain.py文件,进行重训练.(因为之前遇到不同版本上的不同,遇到过坑,上源码) # -*- coding: utf-8 -*- # @Author : Felix Wang # @time : 2018/6/27 11:46 # Copyright 2015 The TensorFlow Authors. All…

使用PyTorch建立你的第一个文本分类模型

概述学习如何使用PyTorch执行文本分类理解解决文本分类时所涉及的要点学习使用包填充(Pack Padding)特性介绍我总是使用最先进的架构来在一些比赛提交模型结果.得益于PyTorch.Keras和TensorFlow等深度学习框架,实现最先进的体系结构变得非常容易.这些框架提供了一种简单的方法来实现复杂的模型体系结构和算法,而只需要很少的概念知识和代码技能.简而言之,它们是数据科学社区的一座金矿! 在本文中,我们将使用PyTorch,它以其快速的计算能力而闻名.因此,在本文中,…

奉献pytorch 搭建 CNN 卷积神经网络训练图像识别的模型，配合numpy 和matplotlib 一起使用调用 cuda GPU进行加速训练

1.Torch构建简单的模型 # coding:utf-8 import torch class Net(torch.nn.Module): def __init__(self,img_rgb=3,img_size=32,img_class=13): super(Net, self).__init__() self.conv1 = torch.nn.Sequential( torch.nn.Conv2d(in_channels=img_rgb, out_channels=img_size, ke…