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PyTorch模型的存儲(chǔ)與讀取
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pytorch加載私人數(shù)據(jù)集（1）
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pytorch加載私人數(shù)據(jù)集
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數(shù)據(jù)集Cifar10
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數(shù)據(jù)加載與歸一（二）
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數(shù)據(jù)加載與歸一
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神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的損失函數(shù)
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神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過(guò)程
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Autograd包
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Vector、Matrix和Tensor的概念
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PyTorch與TensorFlow的對(duì)比
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CIFAR10是學(xué)習(xí)階段常用的小型圖像數(shù)據(jù)集
? ?CIFA10有10類，每類6000張圖片
? ?圖像大?。?2*32*3
? ? ? 每張圖有R、G、B三個(gè)通道
? ? ? 每個(gè)通道有32*32個(gè)像素
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數(shù)據(jù)歸一
? ? ?圖像數(shù)據(jù)像素值一般在[0-255]
? ? 在訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)，我們經(jīng)常把輸入數(shù)據(jù)值變成[0-1]或[-1,1]之間
pytorch庫(kù)
? ?數(shù)據(jù)加載
? ? ? torchvision.dataset
? ? ? ? ? ?知名公共數(shù)據(jù)集可用torchvision.dataset.數(shù)據(jù)集名稱加載
? ? ? ? ? ? ? ? 例如：torchvision.dataset.ImageFolder 和 torch.utils.data.DataLoader加載
? ? ? ?數(shù)據(jù)歸一? ? torchvision.transforms
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數(shù)據(jù)加載與歸一：
? ? ?數(shù)據(jù)加載：把訓(xùn)練數(shù)據(jù)導(dǎo)入到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中并對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練
? ? 圖像分類器訓(xùn)練數(shù)據(jù)一般較大，無(wú)法一次性加載所有數(shù)據(jù)
? ? 例如： CIFAR10數(shù)據(jù)集含有10個(gè)類6萬(wàn)張圖片
? ? ? ? ? ? ? ?ImageNet數(shù)據(jù)集含有1000個(gè)類超過(guò)100萬(wàn)張圖片
? ?需要用mini-batch形式進(jìn)行加載并訓(xùn)練
? ? ? ? ? 每個(gè)mini-batch形式只加載所有訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中的一部分?jǐn)?shù)據(jù)
? ? ? ? ? 任意兩個(gè)mini-batch之間的數(shù)據(jù)不重疊
? ? ? ? ?當(dāng)所有訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中的數(shù)據(jù)都被加載并訓(xùn)練完一次被稱為一個(gè)epoch
? ? ?
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卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖片分類器
知識(shí)要點(diǎn)：數(shù)據(jù)加載與歸一
? ? ? ? ? ? ? ? 定義神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
? ? ? ? ? ? ? ? 定義損失函數(shù)
? ? ? ? ? ? ? ? 訓(xùn)練、測(cè)試神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
? ? ? ? ? ? ? ?神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)存儲(chǔ)與讀取
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