pytorch官方教程训练分类器代码理解

最新推荐文章于 2024-05-21 08:26:54 发布
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文章标签： pytorch官方教程 训练分类器 代码讲解 pytorch 机器学习
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_43590151/article/details/90203761
本文详细介绍了使用PyTorch框架训练CIFAR10图像分类器的过程，包括数据加载与预处理、卷积神经网络定义、损失函数设定、网络训练及测试。CIFAR10数据集包含10类32x32像素的彩色图像，通过此教程，读者可以了解如何从零开始构建和训练一个图像分类模型。

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pytorch官方教程训练分类器代码理解

新手的代码熟悉，有错误请大佬指出。

通常，当您必须处理图像，文本，音频或视频数据时，您可以使用标准的python包将数据加载到numpy数组中。然后你可以将这个数组转换成一个torch.*Tensor。
特别是对于视觉，我们创建了一个名为的包 torchvision，其中包含用于常见数据集的数据加载器，如Imagenet，CIFAR10，MNIST等，以及用于图像的数据转换器，即 torchvision.datasets和torch.utils.data.DataLoader。
这提供了极大的便利并避免编写样板代码。
在本教程中，我们将使用CIFAR10数据集。它有类：‘飞机’，‘汽车’，‘鸟’，‘猫’，‘鹿’，‘狗’，‘青蛙’，‘马’，‘船’，‘卡车’。CIFAR-10中的图像尺寸为3x32x32，即尺寸为32x32像素的3通道彩色图像。
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训练图像分类器

我们将按顺序执行以下步骤：

1.使用加载和标准化CIFAR10训练和测试数据集 torchvision
2.定义卷积神经网络
3.定义损失函数
4.在训练数据上训练网络
5.在测试数据上测试网络

使用加载和标准化CIFAR10训练和测试数据集 torchvision

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先展示些图片：
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定义卷积神经网络

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定义损失函数


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在训练数据上训练网络

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在测试数据上测试网络

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代码链接：
https://github.com/Wenbin94/94/blob/master/lesson1.py

罗大皮
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