目录 Res Block ResNet18 Out of memory # Resnet.py #!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- import tensorflow as tf from tensorflow import keras from tensorflow.keras import layers, Sequential class BasicBlock(layers.Layer): def __init__(self, filte…

第一篇 基本操作 01 Tensor数据类型 02 创建Tensor 03 Tensor索引和切片 04 维度变换 05 Broadcasting 06 数学运算 07 前向传播(张量)- 实战 第二篇 高级操作 08 合并与分割 09 数据统计 10 张量排序 11 填充与复制 12 张量限幅 13 高阶操作 第三篇 神经网络与全连接层 14 数据加载 15 测试(张量)- 实战 16 全连接层 17 输出方式 18 误差计算 第四篇 随机梯度下降 19 梯度下降简介 20 激活函数及其梯度…

人的理想志向往往和他的能力成正比. —— 约翰逊 最近一直在使用pytorch深度学习框架,很想用pytorch搞点事情出来,但是框架中一些基本的原理得懂!本次,利用pytorch实现ResNet神经网络对cifar-10数据集进行分类.CIFAR-10包含60000张32*32的彩色图像,彩色图像,即分别有RGB三个通道,一共有10类图片,每一类图片有6000张,其类别有飞机.鸟.猫.狗等. 注意,如果直接使用torch.torchvision的models中的ResNet18或者ResNet…

LeNet 1998年,LeCun提出了第一个真正的卷积神经网络,也是整个神经网络的开山之作,称为LeNet,现在主要指的是LeNet5或LeNet-5,如图1.1所示.它的主要特征是将卷积层和下采样层相结合作为网络的基本机构,如果不计输入层,该模型共7层,包括2个卷积层,2个下采样层,3个全连接层. 图1.1 注:由于在接入全连接层时,要将池化层的输出转换成全连接层需要的维度,因此,必须清晰的知道全连接层前feature map的大小.卷积层与池化层输出的图像大小,其计算如图1.2所示. 图1…

[深度应用]·实战掌握PyTorch图片分类简明教程 个人网站--> http://www.yansongsong.cn/ 项目GitHub地址--> https://github.com/xiaosongshine/image_classifier_PyTorch/ 1.引文 深度学习的比赛中,图片分类是很常见的比赛,同时也是很难取得特别高名次的比赛,因为图片分类已经被大家研究的很透彻,一些开源的网络很容易取得高分.如果大家还掌握不了使用开源的网络进行训练,再慢慢去模型调优,很难取得较好的成…

ResNet(Residual Neural Network),微软研究院 Kaiming He等4名华人提出.通过Residual Unit训练152层深神经网络,ILSVRC 2015比赛冠军,3.57% top-5错误率,参数量比VGGNet低,效果非常突出.ResNet结构,极快加速超深神经网络训练,模型准确率非常大提升.Inception V4,Inception Module.ResNet结合.ResNet推广性好. 瑞十教授Schmidhuber(LSTM网络发明者,1997年)提…

目录 三.TensorFlow入门 1. TensorFlow计算模型--计算图 I. 计算图的概念 II. 计算图的使用 2.TensorFlow数据类型--张量 I. 张量的概念 II. 张量的使用 3.会话 4.TensorFlow实现神经网络 I. 前向传播算法 II. 神经网络参数与TensorFlow变量 III. 用TF训练神经网络 四.深层神经网络 1. 深度学习与深度神经网络 I. 线性模型的局限性 II. Activation去线性化 III. 多层网络解决异或运算 2. L…

人工智能深度学习框架MXNet实战:深度神经网络的交通标志识别训练 MXNet 是一个轻量级.可移植.灵活的分布式深度学习框架,2017 年 1 月 23 日,该项目进入 Apache 基金会,成为 Apache 的孵化器项目.尽管现在已经有很多深度学习框架,包括 TensorFlow, Keras, Torch,以及 Caffe,但 Apache MXNet 因其对多 GPU 的分布式支持而越来越受欢迎. 环境准备1.安装 Anaconda.Anaconda 是一个用于科学计算的 Python…

目录 1. ResNet理论 2. pytorch实现 2.1 基础卷积 2.2 模块 2.3 使用ResNet模块进行迁移学习 1. ResNet理论 论文:https://arxiv.org/pdf/1512.03385.pdf 残差学习基本单元: 在ImageNet上的结果: 效果会随着模型层数的提升而下降,当更深的网络能够开始收敛时,就会出现降级问题:随着网络深度的增加,准确度变得饱和(这可能不足为奇),然后迅速降级. ResNet模型: 2. pytorch实现 2.1 基础卷积 co…

自2012年AlexNet提出以来,图像分类.目标检测等一系列领域都被卷积神经网络CNN统治着.接下来的时间里,人们不断设计新的深度学习网络模型来获得更好的训练效果.一般而言,许多网络结构的改进(例如从VGG到ResNet可以给很多不同的计算机视觉领域带来进一步性能的提高. ResNet(Residual Neural Network)由微软研究员的 Kaiming He 等四位华人提出,通过使用 Residual Uint 成功训练152层深的神经网络,在 ILSVRC 2015比赛中获得了冠…