数字图像处理：AlexNet代码（pytorch）之model.py解读

最新推荐文章于 2022-10-23 11:28:37 发布
原创 最新推荐文章于 2022-10-23 11:28:37 发布 · 1.3k 阅读 · 13 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#卷积 #深度学习 #神经网络 #卷积神经网络 #计算机视觉

本文介绍了AlexNet的网络结构，包括卷积层、最大池化层、ReLU激活函数和全连接层的详细配置。通过模型文件model.py，解释了每个层的作用，并探讨了其在2012年的创新点。此外，还提到了权重初始化和前向传播的实现。

首先看一下网络架构：

非常简单的一个训练文件，一个测试文件，一个模型文件。

模型结构图：

亮点（2012）：

缺点：

1.model.py

 对照表：

 self.features = nn.Sequential() ：精简模块代码，提高复用。放入conv层代码或者全连接层代码。

第一层：Conv1-》 

最低0.47元/天 解锁文章
深度学习与目标检测系列(三) 本文约(4万字) | 全面解读复现AlexNet | Pytorch |
专注于人工智能学习，总结
12-31 1173
我们训练了一个庞大的深层卷积神经网络，将ImageNet LSVRC-2010比赛中的120万张高分辨率图像分为1000个不同的类别。在测试数据上，我们取得了37.5％和17.0％的前1和前5的错误率，这比以前的先进水平要好得多。具有6000万个参数和650,000个神经元的神经网络由五个卷积层组成，其中一些随后是最大池化层，三个全连接层以及最后的1000个softmax输出。为了加快训练速度，我们使用非饱和神经元和能高效进行卷积运算的GPU实现。
AI Agent在企业数字化转型中的关键作用：从战略规划到实施监控
最新发布
AI天才研究院
03-25 936
企业数字化转型已成为当今企业提升竞争力、适应市场变化的关键举措。AI Agent作为一种智能化的软件实体，能够模拟人类的决策和行为，在企业数字化转型的各个环节发挥重要作用。本文的目的是全面探讨AI Agent在企业数字化转型中从战略规划到实施监控的关键作用，分析其原理、应用场景和发展趋势，为企业数字化转型提供理论支持和实践指导。范围涵盖了AI Agent的核心概念、算法原理、数学模型、项目实战以及相关的工具和资源推荐。本文共分为10个部分。第1部分为背景介绍，阐述了文章的目的、范围、预期读者和文档结构。
pytorch学习笔记：模型创建及权重初始化
weixin_44285710的博客
04-04 3265
1、模型创建 1.1、构建网络层（子模块） 1.2、拼接网络层（子模块） 1.3、nn.Module 首先进行了8个有序字典的初始化，用来管理各个参数及网络设置 一个module可以包含多个子module 一个module相当于一个运算，必须实现forward（）函数 每个module都有8个字典管理它的数学 1.4模型容器 1.4.1、nn.Seque...
PyTorch学习笔记-7.PyTorch训练技巧
ruoqi23的博客
08-03 2708
7.PyTorch训练技巧 7.1.模型保存与加载 保存： torch.save 主要参数： • obj：对象 • f：输出路径 保存分为两种模式： 1:保存整个Module，即保存了整个模型的框架和参数 torch.save(net, path) 2:保存模型参数，即只保存模型的参数，下次使用时需要自己重新构建框架 state_dict = net.state_dict() torch.save(state_dict , path) 加载： 2. torch.load 主要参数 • f：..
学习笔记|Pytorch使用教程10(模型容器与AlexNet创建)
qq_24739717的博客
10-29 1357
学习笔记|Pytorch使用教程10 本学习笔记主要摘自“深度之眼”，做一个总结，方便查阅。 使用Pytorch版本为1.2。 模型容器（Containers） AlexNet构建 一.模型容器（Containers） nn.Sequential 是 nn.module 的容器，用于按顺序包装一组网络层 顺序性：各网络层之间严格按照顺序构建 自带forward()：自带的forward里...
使用 PyTorch 搭建网络 - model_py2篇
qq_43369406的博客
10-23 453
AlexNet, model_py
Pytorch 里面model部分属性简析
张哥频道：电生理信号和磁共振成像
07-07 1834
Pytorch 里面model 部分属性简析
数字图像处理：AlexNet代码（pytorch）之train.py解读
com_fang_bean的博客
09-08 2049
解释顺序就是代码阅读顺序 训练数据集处理： 1.device = torch.device()->调用GPU还是CPU进行训练 2.传入参数其实是一个判断函数：cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu"-》如果有GPU使用GPU进行计算训练，否则使用CPU。 3.预处理函数：transforms.Compose() 4.transforms.RandomResizedCrop(224)-》随机裁剪，裁剪到224x224大小。 5.tran
数字图像处理：GoogleNet代码（pytorch）之train.py解读
com_fang_bean的博客
09-09 2871
解释顺序就是代码阅读顺序 训练数据集处理： 1.device = torch.device()->调用GPU还是CPU进行训练 2.传入参数其实是一个判断函数：cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu"-》如果有GPU使用GPU进行计算训练，否则使用CPU。 3.预处理函数：transforms.Compose() 4.transforms.RandomResizedCrop(224)-》随机裁剪，裁剪到224x224大小。 5.tran
python怎么使用预训练的模型_PyTorch使用预训练模型
weixin_39567169的博客
11-21 3772
PyTorch模型加载的时候，有预训练模型，通过使用预训练模型可以给模型使用带来很多的便捷，对于模型的使用以下给出了一些总结，如有错误恳请指正。一、直接加载预训练模型进行训练1、加载保存的整个模型torch.save(model,'model.pkl')...model = torch.load('model.pkl')2、加载保存的模型参数torch.save(model.state_dict(...
Pytorch 搭建自己的Unet语义分割平台
2d3d图像算法 halcon\opencv\c++\pcl\vtk\coluldcompare工具 程序员 学习者
05-01 2872
文章目录前言Unet实现思路一、预测部分1、主干网络介绍2、加强特征提取结构3、利用特征获得预测结果二、训练部分1、训练文件详解2、LOSS解析训练自己的Unet模型一、数据集的准备二、数据集的处理三、开始网络训练四、训练结果预测 前言 Unet是一个优秀的语义分割模型，其主要执行过程与其它语义分割模型类似。 Unet可以分为三个部分，如下图所示： 第一部分是主干特征提取部分，我们可以利用主干部分获得一个又一个的特征层，Unet的主干特征提取部分与VGG相似，为卷积和最大池化的堆叠。利用主干特征提取部分我
动手学深度学习PyTorch-打卡1
weixin_41765544的博客
02-14 475
一、线性回归 线性回归的基本要素 模型 数据集 我们通常收集一系列的真实数据，例如多栋房屋的真实售出价格和它们对应的面积和房龄。我们希望在这个数据上面寻找模型参数来使模型的预测价格与真实价格的误差最小。在机器学习术语里，该数据集被称为训练数据集（training data set）或训练集（training set），一栋房屋被称为一个样本（sample），其真实售出价格叫作标签（label），...
Pytorch学习第三天
wrw971018的博客
07-06 232
模型创建 可以分为两个模块： 构建网络层 – init() 拼接网络层 – forward() torch.nn nn.Parameter – 张量子类，表示可学习参数 nn.Module – 所有网络基类 nn.functional – 函数具体实现 nn.init – 参数初始化 nn.Module的例子 class AlexNet(nn.Module): def __init__(self, num_classes=1000): super(AlexNet, self).__
[pytorch源码解读]之DenseNet的源码解读
ZJE
04-24 6888
pytorch的densenet模块在torchvision的models中。 DenseNet由多个DenseBlock组成。 所以DenseNet一共有DenseNet-121，DenseNet-169，DenseNet-201和DenseNet-264 四种实现方式。 拿DenseNet-121为例，121表示的是卷积层和全连接层加起来的数目（一共120个卷积层，1个全连接层） ...
卷积神经网络学习笔记-分类网络（一）
weixin_47260381的博客
08-21 1701
分类卷积神经网络
语义分割重制版1——Pytorch 搭建自己的Unet语义分割平台
Mo181111的博客
06-20 4923
转载：https://blog.csdn.net/weixin_44791964/article/details/108866828?spm=1001.2014.3001.5501 转载+自己的笔记
Pytorch学习基础——CNN基本结构搭建
qq_37172182的博客
07-13 3715
Pytorch CNN结构特点： 面向对象编程，即网络模型类继承自nn.Module基类； 重写构造函数和forward函数； 定义分类器classifier，最后做全连接处理； Pytorch CNN实例： *根据LeNet5的结构模型编写LeNet网络： 图像经过卷积、池化等步骤的尺寸计算方式如下： 图像的尺寸为,其中为width, h为height,c为channel； 卷...
Pytorch----搭建网络
向阳的博客
10-13 3022
面向对象编程 面向对象编程——类class和对象object class是一种类型(Type)，object是类的实例(Instance) 每一个类方法都必须在参数列表开头有一个固定参数self，当调用该方法时python会自动加上self这个参数。因此如果方法没有参数，也必须加上self init方法：__init__方法会在对象被实例化时自动运行（初始化） 继承： 要想使用继承，在定...
伪标签（Pseudo-Labelling）介绍:一种半监督机器学习技术
lizz2276的博客
06-25 4277
我们在解决监督机器学习的问题上取得了巨大的进步。这也意味着我们需要大量的数据来构建我们的图像分类器。但是，这并不是人类思维的学习方式。一个人的大脑不需要上百万个数据来进行训练，需要通过多次迭代来完成相同的图像来理解一个主题。它所需要的只是在基础模式上用几个指导点训练自己。显然，我们在当前的机器学习方法中缺少一些东西。我们能否可以建立一个系统，能够要求最低限度的监督，并且能够自己掌握大部分的任务。 本文将介绍一种称为伪标签（Pseudo-Labelling）的技术。我会给出一个直观的解释，说明伪标签是什么，然
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值