【小白学习PyTorch教程】六、基于CIFAR-10 数据集,使用PyTorch 从头开始构建图像分类模型
生活随笔
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【小白学习PyTorch教程】六、基于CIFAR-10 数据集,使用PyTorch 从头开始构建图像分类模型
小編覺得挺不錯的,現在分享給大家,幫大家做個參考.
@Author:Runsen
圖像識別本質上是一種計算機視覺技術,它賦予計算機“眼睛”,讓計算機通過圖像和視頻“看”和理解世界。
在開始閱讀本文之前,建議先了解一下什么是tensor、什么是torch.autograd以及如何在 PyTorch 中構建神經網絡模型。
CIFAR-10 數據集
本教程使用具有 10 個類的CIFAR10 數據集:‘airplane’, ‘automobile’, ‘bird’, ‘cat’, ‘deer’, ‘dog’, ‘frog’, ‘horse’, ‘ship’, 和‘truck’.
構建圖像分類模型的 5 個步驟
- 加載并標準化訓練和測試數據
- 定義卷積神經網絡 (CNN)
- 定義損失函數和優化器
- 在訓練數據上訓練模型
- 在測試數據上測試模型
首先,我們導入庫matplotlib和numpy. 這些分別是繪圖和數據轉換的基本庫。
import matplotlib.pyplot總結
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