1.mobilenet_v2 模型结构多话不说先上代码import torch.nn as nn
import math
def conv_bn(inp, oup, stride):
return nn.Sequential(
nn.Conv2d(inp, oup, 3, stride, 1, bias=False),
nn.BatchNorm2d(ou
最近为了实现HR-net在学习pytorch，然后突然发现这个框架简直比tensorflow要方便太多太多啊，我本来其实不太喜欢python，但是这个框架使用的流畅性真的让我非常的喜欢，下面我就开始介绍从0开始编写一个Lenet并用它来训练cifar10。1.首先需要先找到Lenet的结构图再考虑怎么去实现它，在网上找了一个供参考2.需要下载好cifar-10的数据集，在pytorch下默认的是下
# 从OpenCV到PyTorch：将LeNet模型转换为PyTorch
在计算机视觉和深度学习领域，OpenCV和PyTorch都是非常流行的工具。OpenCV是一个用于计算机视觉任务的开源库，而PyTorch是一种深度学习框架，广泛用于构建神经网络模型。在本文中，我们将介绍如何将一个经典的LeNet模型从OpenCV转换为PyTorch，并展示如何在PyTorch中使用该模型进行图像识别任务
# PyTorch中的LeNet和AlexNet在CIFAR数据集上的应用
在计算机视觉领域，卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是一种极为重要的深度学习模型，广泛应用于图像分类、目标检测等任务中。其中，LeNet和AlexNet是两个经典的CNN模型。本文将介绍如何使用PyTorch框架实现LeNet和AlexNet，并在CIFAR数据集上进行训练
原创
2024-01-08 08:26:27
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利用pytorch实现了LeNet-5
关于LeNet-5LeNet5的Pytorch实现在网络上已经有很多了，这里记录一下自己的实现方法。LeNet-5出自于Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition中，被用于手写数字识别，也是首批在图像识别中运用了卷积的网络。LeNet-5的网络结果
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2023-07-01 17:19:37
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本文目录介绍导入相关库定义 LeNet-5 网络结构下载并配置数据集和加载器定义损失函数和优化器定义训练函数并训练和保存模型可视化展示预测图加载现有模型（可选） 介绍使用到的库：Pytorchmatplotlib安装：pip install matplotlibPytorch 环境配置请自行百度。数据集： 使用 MNIST 数据集(Mixed National Institute of Stan
LeNet−Model(pytorch版本)LeNet-Model(pytorch版本)LeNet−Model(pytorch版本)import torch.nn as nnimport torch.nn.functional as Fclass LeNet(nn.Module): def __init__(self, classes):
原创
2021-08-02 14:58:41
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LeNet-Model(pytorch版本)
原创
2021-08-02 14:59:27
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LeNetLeNetLeNet环境安装pip install torch===1.2.0 torchvision===0.4.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
原创
2021-08-02 15:15:03
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anaconda创建虚拟环境在Anaconda中conda可以理解为一个工具，也是一个可执行命令，其核心功能是包管理与环境管理。所以对虚拟环境进行创建、删除等操作需要使用conda命令。创建虚拟环境conda create -n hanjunan python=3.6我这里创建的虚拟环境名字叫做hanjunan，Python的版本是3.6激活虚拟环境删除虚拟环境使用命令conda remove -
原创
2021-12-01 17:09:56
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# PyTorch CIFAR-10 LeNet：一个简单的图像分类模型
> 本文介绍了如何使用PyTorch库来构建一个简单的图像分类模型LeNet，以对CIFAR-10数据集中的图像进行分类。我们将逐步解释代码，并提供相应的代码示例。
## CIFAR-10数据集简介
CIFAR-10是一个常用的用于图像分类任务的数据集，其中包含了10个类别的60000张彩色图像，每个类别有6000张图
原创
2024-01-21 06:02:51
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# LeNet在PyTorch中的完整实现
LeNet是由Yann LeCun等人在1988年提出的一种卷积神经网络（CNN），最初用于手写数字识别。尽管LeNet已经提出很多年，但它仍然是深度学习中一个重要的基石。本篇文章将为您详细介绍如何使用PyTorch实现LeNet网络，并提供完整代码示例。
## LeNet简介
LeNet主要由以下几个部分组成：
1. **输入层**：接收28x2
自学笔记课程老师：刘二大人 河北工业大学教师 https://liuii.github.io 课程来源：https://www.bilibili.com/video/BV1Y7411d7Ys十一、Implementation_of_Inception_Module先看一下Inception_Module模块的图，课上老师按照下面的图进行的类的构建，然后封装，码代码时，是按照图中标注的分支1—4依次
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2024-01-04 06:13:45
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pytorch搭建手写数字识别LeNet-5网络，并用tensorRT部署前言1、pytorch 搭建LeNet-5，并转为ONNX格式1.1 LeNet-5网络介绍1.2 ONNX(Open Neural Network Exchange)介绍1.3 pytorch 搭建 LeNet5网络2、将onnx转为tensorRT2.1 tensorRT 介绍2.1 onnx 转为 tensorRT3
代码在colab上测试import osimport datetimeimport torchimport torchvisionfrom torch
原创
2023-03-08 15:40:33
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深度学习Pytorch（九）——迁移学习 文章目录深度学习Pytorch（九）——迁移学习一、简介二、实例1、导入package2、加载数据3、可视化部分图像数据4、训练model5、可视化模型的预测结果6、迁移学习使用场景1——微调ConvNet7、迁移学习使用场景2——ConvNet作为固定特征提取器 一、简介实际中，基本上没有人会从零开始（随机初始化）训练一个完整的卷积网络，因为相对于网络，
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2023-11-27 04:44:25
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本博客的内容是讲解新手如何利用Pytorch针对自己所设计的数据集进行简单的迁移学习。笔者在网上找了一幅图，能够很形象的说明迁移学习的含义，如下： 以VGG16为Backbone，CIFAR10为数据集，AdamW为梯度下降策略，ReduceLROnPlateau为学习调整机制。注意：显卡是2060，电脑是拯救者；VGG16网络便对此进行了改进（img_size为 文件结构D:
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2024-01-17 22:25:41
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概述在深度神经网络算法的应用过程中，如果我们面对的是数据规模较大的问题，那么在搭建好深度神经网络模型后，我们势必要花费大量的算力和时间去训练模型和优化参数，最后耗费了这么多资源得到的模型只能解决这一个问题，性价比非常低。如果我们用这么多资源训练的模型能够解决同一类问题，那么模型的性价比会提高很多，这就促使使用迁移模型解决同一类问题的方法出现。因为该方法的出现，我们通过对一个训练好的模型进行细微调整
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2023-11-10 14:52:47
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参考：PyTorch官方教程中文版实际中，基本没有人会从零开始（随机初始化）训练一个完整的卷积网络，因为相对于网络，很难得到一个足够大的数据集[网络很深, 需要足够大数据集]。通常的做法是在一个很大的数据集上进行预训练得到卷积网络ConvNet, 然后将这个ConvNet的参数作为目标任务的初始化参数或者固定这些参数。迁移学习的2种场景：1、微调Convnet：使用预训练的网络（如在imagene
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2024-01-13 21:02:35
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1 引言艺术往往超越了人类的存在。回顾整个人类的历史进程,我们可以发现艺术的重要性,艺术品往往都是一个人实现表达自我对世界认知的一种手段。 传奇画物毕加索曾经说过:“It took me four years to paint like Raphael, but a lifetime to paint like a child.”大多数艺术创作都遵循某种模式—— 一种令人愉悦并激发我们创造性的艺术
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2023-12-10 11:32:34
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