使用PyTorch训练卷积神经网络进行CIFAR图像分类

最新推荐文章于 2024-03-21 10:00:16 发布
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#机器学习-深度学习

本文详细介绍了如何使用PyTorch训练CNN模型对CIFAR图像数据集进行分类。从导入库到定义模型、损失函数和优化器，再到模型训练和测试，逐一讲解了每个步骤，旨在帮助读者掌握深度学习在图像分类中的应用。

卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种强大的深度学习模型，广泛应用于计算机视觉任务，如图像分类。在本文中，我们将使用PyTorch框架来训练一个CNN模型，用于对CIFAR图像数据集进行分类。

CIFAR数据集是一个常用的计算机视觉数据集，包含了10个不同类别的60000张32x32彩色图像，每个类别有6000张图像。我们的目标是根据给定的图像，将其正确分类到相应的类别中。

首先，我们需要导入所需的库和模块，包括PyTorch、torchvision和NumPy。

import torch
import torchvision
import torchvision.transforms as transforms
import torch.nn as nn
import torch.opt
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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
master_hunter的博客
09-22 8609
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。这样我想要强调的一点是，框架可以类比为编程语言，仅为我们实现项目效果的工具，也就是我们造车使用的轮子，我们重点需要的是理解如何使用Torch去实现功能而不要过度在意轮子是要怎么做出来的，那样会牵扯我们太多学习时间。以后就出一系列专门细解深度学习框架的文章，但是那是较后期我们对深度学习的理论知识和实践操作都比较熟悉才好开始学习，现阶段我们最需要的是学会如何使用这些工具。
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12-07 3482
本文将接着展示一个3+3层的卷积神经网络模型，并给出其在cifar10上的测试效果。 上篇文章指路->https://blog.youkuaiyun.com/m0_62001119/article/details/121757703 目录 代码展示 一、导包工作 二、数据集处理 三、可视化数据 四、搭建网络 五、训练网络 测试效果 心得 参考 代码展示 一、导包工作 import time import numpy as np import torch import torch.
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一，开始之前（不使用GPU可以直接跳到第一步） 运行环境：win10+py3.7.8+pycharm （可选部分：GPU环境：GTX 1660+cuda10.2+cudnn8.1.0） cuda和cudnn简单的说就是两个用于机器学习的包，安装稍有点麻烦 训练模型过程中使用GPU加速是可选的，如： device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") 使用CPU计算会占用过多CPU资源，使用GPU理论上可以大大减少训练时
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