Pytorch实战:8层神经网络实现Cifar-10图像分类验证集准确率94.71%
实验环境:
Pytorch 1.7.0
torchvision 0.8.2
Python 3.8
CUDA10.2 + cuDNN v7.6.5
Win10 + Pycharm
GTX1660, 6G
网络结构采用最简单的类VGG结构,即全部由3*3卷积和最大池化组成,后面接一个全连接层用于分类,网络大小仅18M左右。
神经网络结构图:
Pytorch上搭建网络:
class Block(nn.Module):
def __init__(self, inchannel, outchannel,
原创
2021-11-02 14:53:50 ·
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