大神,求教 ,我用pytorch cnn识别猫狗图片,为什么loss忽大忽小?

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CNN简单实战:pytorch搭建CNN猫狗图片进行分类

上一篇文章介绍了使用pytorch的Dataset和Dataloader处理图片数据,现在就处理好的数据对搭建的CNN进行训练以及测试

使用pytorch完成kaggle猫狗图像识别

碰巧最近入门了一门非常的深度学习框架:pytorch(如果你对pytorch不甚了解,请点击这里),所以今天和大家一起用pytorch实现一个图像识别领域的入门项目:猫狗图像识别。 深度学习的基础就是数据,咱们先从数据...

pytorch实现kaggle猫狗识别(超详细)

碰巧最近入门了一门非常的深度学习框架:pytorch(如果你对pytorch不甚了解,请点击这里),所以今天和大家一起用pytorch实现一个图像识别领域的入门项目:猫狗图像识别。 深度学习的基础就是数据,咱们先从数据谈...

PytorchCNN实现手写汉字识别(数据集制作,网络搭建,训练验证测试全部代码)

之前毕业设计TensorFlow做了手写汉字识别使用的中科院的数据集。 现在用Pytorch复现一下。 下载链接在文末

基于pytorchCNN图片验证码识别

是一种区分用户是计算机还是人的公共全自动程序,本文利用新兴的深度学习框架PyTorch,并结合卷积神经网络(CNN)搭建的模型进行训练,对于收集到的由数字和字母(区分大小写)组成的复杂的图片验证码的识别取得了...

Pytorch详解NLLLoss和CrossEntropyLoss

pytorch的官方文档写的也太简陋了吧…害看了这么久… NLLLoss图片单标签分类时,输入m张图片,输出一个m*N的Tensor,其中N是分类个数。比如输入3张图片,分三类,最后的输出是一个3*3的Tensor,举个例子: ...

pytorch使用RESNET训练识别图片

import torch from torch import nn from torch.nn import functional as F from torch.utils.data import DataLoader from torchvision import datasets from torchvision import transforms from torch import nn,...

使用PyTorch实现CNN

使用PyTorch实现CNN 文章目录使用PyTorch实现CNN1. 导入所需包:2. 获取数据集2.1 获取数据集,并对数据集进行预处理2.2 获取迭代数据:`data.DataLoader()`3. 定义网络结构4. 定义损失和优化器`model.parmaters()`...

PyTorch使用CNN对手写数字进行识别

  MNIST数据集是学习各种神经网络的开胃菜。...上次我们采用的是MLP网络,这次使用CNN网络。 1. 准备工作 1.1 导包和设置随机种子 import torchvision import torchvision.datasets as datase...

使用Pytorch搭建CNN

文章目录卷积卷积层GPUCNN(卷积神经网络)一个简单的CNN准备数据与训练模型ResNet改变学习率SEVgg 卷积 下面的conv函数实现了对二维单通道图像的卷积.考虑输入的卷积核kernel的长宽相同,padding对图像的四个边缘补...

pytorch损失函数之nn.BCELoss()(为什么用交叉熵作为损失函数)

交叉熵

PyTorch:基于CNN的数字识别(MNIST)

之前尝试了直接使用全链接直接进行数字识别,效果虽然也说的过去,但是一旦使用我自己写的数字,预测的效果瞬间就不太行了。所以本次又尝试了一下使用卷积神经网络进行数字识别,需要注意的是本博客中的网络结构是...

pytorch实现CNN手写数字识别(MNIST)

导入依赖包 import torch import numpy as np from torch.utils.data import DataLoader from torchvision.datasets import mnist from torch import nn from torch.autograd import Variable ...

CNN入门+猫狗大战(Dogs vs. Cats)+PyTorch入门

CNN入门+猫狗大战+PyTorch实现写在前面猫狗大战介绍CNN介绍卷积(convolution)池化(pooling)全连接(fully connected)一个简单的CNN网络设计PyTorch实现 写在前面 作为一个深度学习新手,参考了许多资料,进行了一些...

PyTorch:基于AlexNet的猫狗识别

猫狗识别是学习CNN中最有趣的一个应用,本次在Kaggle上的“Dogs vs. Cats Redux”进行了一次尝试。考虑到训练速度和实验的简易性,我使用了比较简单的AlexNet,并且还了对应ImageNet的预训练模型...

pytorch CNN手写字体识别

## """CNN手写字体识别""" import torch import torch.nn as nn from torch.autograd import Variable import torch.utils.data as Data import torchvision #其中包括一些数据库(图片...) import matplotlib....

Pytorch】基于CNN识别手写汉字的识别

原作者博客:「PytorchCNN实现手写汉字识别(数据集制作,网络搭建,训练验证测试全部代码) 在这先感谢大佬的无私分享,给我们这些小白提供了巨大的帮助! 首先放上一些对下文理解有帮助的函数介绍,有像...

pytorch vgg16 猫狗识别

第一次做猫狗识别的任务,遇到点问题记录一下: 主要是数据集的问题: 下载完猫狗数据集后,打开有两个文件夹分别是train和test。这两个文件夹中并没有子文件夹。直接将其导入 train_dataset = torchvision....

Pytorch+CNN 识别自己手写的数字

Pytorch+CNN 识别自己手写的数字 看了网上很多的手写数字识别的例子,发现都没有一个可以识别自己手写的例子,正好现在需要写一个例子,于是自己研究了一下,写出了 一个能识别自己手写的例子供大家参考。转载请注明...

Pytorch:实现CNN手写数字识别

原文地址 分类目录——Pytorch 直接上程序,通过注释说明 import torch import torch.nn as nn import torch.utils.data as Data ...torch.manual_seed(1) # 为pytorch中的随机操作设置一个随机种子,使得每...

Pytorch手势识别

识别的手势是26个英文字母,如下所示,图片中好像缺少了一个Z。 数据是csv格式的,第一列是label,其余的像素,也就是我们的图片数据,28*28大小的。 二. 构造DataLoader 由于数据是csv格式,和之前图片的有所...

pytorch 卷积神经网络CNN实例——手写数字识别

数据集官网:...参考:https://github.com/MorvanZhou/PyTorch-Tutorial/blob/master/tutorial-contents/401_CNN.py 代码包含自动下载数据集 import torch from torch import nn,optim import torch.nn.f...

中文语音识别pytorch

https://github.com/libai3/masr

pytorch实现cnn手写数字集mnist识别

主要分五步: 1.数据块的加载处理 2.模型的建立 3.训练模型 4.预测测试模型 5.保存模型 ...另补知识:标量,向量,矩阵它们三个也是张量,标量是零维的张量,向量是一维的张量,矩阵是二维的张量 ...

CNN01:Pytorch实现LeNet的Mnist手写数字识别

CNN01:Pytorch实现LeNet的Mnist手写数字识别 1、LeNet的网络结构和原理

pytorch实现猫狗分类+数据集

数据集: Kaggle网站猫狗分类数据集,训练集包括12500张猫和12500张狗,测试集12500张猫狗无标签图片,我们需要把训练集的猫狗照片各取出2500张作为验证集。 开始部分代码:导入一些必要的包,os包集成了一些对...

PyTorch: CNN实战MNIST手写数字识别

PyTorch: CNN实战MNIST手写数字识别cnn导包加载数据构造CNN训练并计算损失结果 cnn 卷积神经网络CNN的结构一般包含这几个层: 输入层:用于数据的输入 卷积层:使用卷积核进行特征提取和特征映射 激励层:由于...

【干货】基于pytorchCNN、LSTM神经网络模型调参

这是最近两个月来的一个总结,实现的demo已经上传github,里面包含了CNN、LSTM、BiLSTM、GRU以及CNN与LSTM、BiLSTM的结合还有多层多通道CNN、LSTM、BiLSTM等多个神经网络模型的的实现。这篇文章总结一下最近一段...

pytorch使用CNN实现MNIST手写体的识别

**MNIST数据集介绍:**MNIST数据集在torvision.datasets里面,可以自行加载,其中训练集有6W张,测试集有1W,都灰度图,即channel1,图片的大小都是28x28,下面图片就是一部分数据。 导入工具包 import ...

PyTorch绘制训练过程的accuracy和loss曲线

PyTorch、Caffe绘制训练过程的accuracy和loss曲线 衡量模型的好坏其实最重要的看的就是准确率与损失率,所以将其进行可视化是一个非常重要的一步。这样就可以直观明了的看出模型训练过程中准确率以及损失率的变化。...

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