2021-10-19免费使用kaggle的GPU运行pytorch(二)

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import torch
x = torch.ones(3,4)
y=torch.rand(3,4)

c = torch.cuda.is_available()
print(c)
result = torch.Tensor(3,4)
if torch.cuda.is_available():
    x = x.cuda()
    y = y.cuda()
    result = result.cuda()
    torch.add(x, y, out=result)
print(result)

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PyTorch 是一个开源的 Python 机器学习库,基于 Torch 库,底层由 C++ 实现,应用于人工智能领域,如计算机视觉和自然语言处理

CIFAR-10 数据集是一个广泛用于图像分类任务的基准数据集,包含60000张32x32彩色图像,分为10个类别,每个类别6000张图像。尽管CIFAR-10本身并不专门针对狗的品种识别,其中确实包含了狗的图像(属于其中一个类别),因此在某些计算机视觉竞赛和研究中被用来作为多类别分类问题的一部分[^3]。 在Kaggle平台上,确实存在一些与CIFAR-10相关的比赛,例如“实战Kaggle比赛:图像分类 (CIFAR-10)”[^3]。虽然这些比赛的主要目标是对所有10个类别进行分类,而不是专注于犬种识别,但其方法和技术可以迁移到更具体的任务上,如狗的品种识别。此外,Kaggle还提供了专门针对狗品种识别的比赛,比如“狗的品种识别(ImageNet Dogs)”[^3],该比赛使用了更大规模和更精细标注的数据集。 如果你想寻找基于CIFAR-10进行狗品种分类的具体赛题或资源,建议访问Kaggle官方网站并搜索关键词"CIFAR-10 dog breed classification"或者类似的查询词。同时,也可以参考一些公开的项目、教程和论文,它们可能会利用CIFAR-10中的狗类子集来演示如何实现细粒度图像分类。对于实际应用而言,通常需要构建一个专门针对特定犬种的数据集以获得更好的识别效果,这正是像Stanford Dogs Dataset这样的专业数据集所提供的内容[^1]。 如果你打算使用深度学习框架如PyTorch,并且考虑采用预训练模型如ResNet18来进行狗品种分类,那么你可以借鉴类似项目的代码结构和迁移学习策略。通过微调(fine-tuning)预训练模型,可以在相对较小的专业化数据集上取得良好的性能表现[^2]。 ### 示例代码片段 下面是一个简单的示例,展示如何加载CIFAR-10数据集并定义基本的数据转换: ```python import torch from torchvision import datasets, transforms # 定义数据转换 transform = transforms.Compose([ transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5)) ]) # 加载训练集和测试集 trainset = datasets.CIFAR10(root='./data', train=True, download=True, transform=transform) testset = datasets.CIFAR10(root='./data', train=False, download=True, transform=transform) # 创建数据加载器 trainloader = torch.utils.data.DataLoader(trainset, batch_size=64, shuffle=True) testloader = torch.utils.data.DataLoader(testset, batch_size=64, shuffle=False) ``` 此代码仅为开始阶段的基础设置;要专注于狗类样本,还需要进一步筛选出属于狗类别的图片,并可能根据具体需求调整网络结构和训练流程。
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