这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了PyTorch深度学习实战——猫狗分类。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。
我们已经学习了如何构建卷积神经网络，并且在 Fashion-MNIST 数据集上执行图像分类。在本节中，我们使用更复杂数据集训练卷积神经网络，对包含猫或狗的图像进行分类。同时，我们还将了解当用于训练的图像数量变化时，模型的准确率如何变化。文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-691812.html
猫狗分类是一个常见的计算机视觉任务，将图片中的猫和狗进行分类。猫狗分类数据集是常用的计算机视觉任务数据集，用于训练和评估机器学习模型对猫和狗图像进行分类，该数据集包含大量的猫和狗的图片，每张图片都有相应的标签，表示其所属的类别(猫或狗)。
本节中，我们将使用 Kaggle 提供的文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-691812.html
到了这里，关于PyTorch深度学习实战——猫狗分类的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！
本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处： 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请点击违法举报进行投诉反馈，一经查实，立即删除！
知识要点 pytorch 最常见的创建模型 的方式, 子类 读取数据: data = pd.read_csv (\\\'./dataset/credit-a.csv\\\', header=None) 数据转换为tensor: X = torch .from_numpy(X.values).type(torch.FloatTensor) 创建简单模型: 定义损失函数: loss_fn = nn.BCELoss () 定义优化器: opt = torch.optim.SGD (model.parameters(), lr=0.00001) 把梯度
目录 一，Pytorch简介； 二，环境配置； 三，自定义数据集； 四，模型训练； 五，模型验证； PyTorch是一个开源的Python机器学习库，基于Torch，用于自然语言处理等应用程序。PyTorch 基于 Python： PyTorch 以 Python 为中心或“pythonic”，旨在深度集成 Python 代码，而不是
ViT是由谷歌公司的Dosovitskiy, Alexey等人在《 An Image Is Worth 16x16 Words: Transformers For Image Recognition At Scale【ICLR2021】》【论文地址】一文中提出的模型，提出了一种基于transformer结构的模型，摒弃传统的CNN结构，直接将Transformer应用到图像块序列上一样可以达到非常好的性能。 论文
PyTorch 是广泛应用于机器学习领域中的强大开源框架，因其易用性和高效性备受青睐。在本节中，将介绍使用 PyTorch 构建神经网络的基础知识。首先了解 PyTorch 的核心数据类型——张量对象。然后，我们将深入研究用于张量对象的各种操作。 PyTorch 提供了许多帮助构建神经网
一、写在前面 上期我们基于TensorFlow环境做了图像识别的多分类任务建模。 本期以健康组、肺结核组、COVID-19组、细菌性（病毒性）肺炎组为数据集，基于Pytorch环境，构建SqueezeNet多分类模型，因为它建模速度快。 同样，基于GPT-4辅助编程，这次改写过程就不展示了。 二、多
笔记为自我总结整理的学习笔记，若有错误欢迎指出哟~ 往期文章： 【深度学习】pytorch——快速入门 CIFAR-10是一个常用的图像分类数据集，每张图片都是 3×32×32，3通道彩色图片，分辨率为 32×32。 它包含了10个不同类别，每个类别有6000张图像，其中5000张用于训练，1000张用于
🤵♂️ 个人主页：@艾派森的个人主页 ✍🏻作者简介：Python学习者 🐋 希望大家多多支持，我们一起进步！😄 如果文章对你有帮助的话， 欢迎评论 💬点赞👍🏻 收藏 📂加关注+ 目录 实验背景 实验目的 实验环境 实验过程 1.加载数据 2.训练模型 3.模型评估 源代码 文末
💗💗💗欢迎来到我的博客，你将找到有关如何使用技术解决问题的文章，也会找到某个技术的学习路线。无论你是何种职业，我都希望我的博客对你有所帮助。最后不要忘记订阅我的博客以获取最新文章，也欢迎在文章下方留下你的评论和反馈。我期待着与你分享知识、互
我国高分辨率对地观测系统重大专项已全面启动，高空间、高光谱、高时间分辨率和宽地面覆盖于一体的全球天空地一体化立体对地观测网逐步形成，将成为保障国家安全的基础性和战略性资源。未来10年全球每天获取的观测数据将超过10PB，遥感大数据时代已然来临。随着小
迁移学习( Transfer Learning )是一种利用从一项任务中获得的知识来解决另一项类似任务的技术。一个使用数百万张图像训练的模型，训练数据涵盖数千种对象类别，模型的卷积核将能够学习图像中的各种形状、颜色和纹理，通过重用这些卷积核可以学习到新图像的特征，并最终
