【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)
0. 前言 按照国际惯例,首先声明:本文只是我自己学习的理解,虽然参考了他人的宝贵见解,但是内容可能存在不准确的地方。如果发现文中错误,希望批评指正,共同进步。 本文是基于PyTorch框架使用LeNet5网络实现图像分类的实战演练,训练的数据集采用Cifar10,旨在通过实操强化对深度学习尤其是卷...
PyTorch应用实战二:实现卷积神经网络进行图像分类
实验环境python3.6 + pytorch1.8.0import torch print(torch.__version__)1.8.0MNIST数据集MNIST数字数据集是一组手写数字图像的数据集,用于机器学习中的图像分类任务。该数据集包含60,000张训练图像和10,000张测试图像,每张图...
PyTorch深度学习实战 | 搭建卷积神经网络进行图像分类与图像风格迁移
1、实验数据准备本文中准备使用MIT67数据集,这是一个标准的室内场景检测数据集,一共有67个室内场景,每类包括80张训练图片和20张测试图片,大家可以登录http://web.mit.edu/torralba/www/indoor.html,在如图1所示的页面中,下载得到这个数据集。■ 图1 MI...
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