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alexnet-代码+数据集下载
weixin_39820835
2023-03-19 09:30:20
alexnet-代码+数据集 , 相关下载链接:
https://download.csdn.net/download/yigemishiwo/87530002?utm_source=bbsseo
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alexnet-代码+数据集 , 相关下载链接:https://download.csdn.net/download/yigemishiwo/87530002?utm_source=bbsseo
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alexnet
-
代码
+
数据集
alexnet
-
代码
+
数据集
AlexNet
-CIFAR10
Pytorch实现
AlexNet
模型在CIFAR10
数据集
上的测试。ipynb文件,包含了完整的训练、测试输出数据。
Pytorch实现
AlexNet
花分类完整
数据集
+
代码
本项目已包含花分类
数据集
和训练好的
AlexNet
.pth模型,可直接进行花分类预测,
代码
共分5部分: 1. 数据预处理:划分
数据集
2. 加载自定义
数据集
3. 建立
Alexnet
模型 4. 模型训练 5. 模型的评估和使用训练好的模型进行图片分类 本文
代码
简单易懂,有较具体的注释,只需具备基础的python知识,便可以顺序通读。
基于python+Pytorch实现
AlexNet
\RestNet34+手写数字识别+源码+
数据集
+文档(高分优秀项目)
基于python+Pytorch实现
AlexNet
\RestNet34+手写数字识别+源码+
数据集
+文档,适合毕业设计、课程设计、项目开发。项目源码已经过严格测试,可以放心参考并在此基础上延申使用~ 项目简介: checkpoints:保存训练好的模型 data:保存
数据集
以及对数据的加载和预处理程序 models:保存封装好的模型
代码
utils:工具,这里只有一个可视化的工具,即Visdom的封装 config.py:项目中常用参数的配置 main.py:项目入口,包括数据加载、训练、评估、测试 requirements.txx:项目依赖 安装 pip -r requirements.txt 训练 训练前必须先启动visdom python -m visdom.server
深度学习基于
AlexNet
和 pytorch模型实现的猫狗图像分类识别项目源码+
数据集
深度学习基于
AlexNet
和 pytorch模型实现的猫狗图像分类识别项目源码+
数据集
先安装环境 ----> 使用data_classify.py文件进行训练集与测试集分割 ----> 在进行训练即可 数据准备:当前数据存放 data_name 文件夹内 文件夹名就是类别名,n个类别就是n个文件夹 目录主要结构组成: model_
AlexNet
.py ----> 自己建的
AlexNet
模型(可选其他模型) model_Vgg16.py ----> pytorch自带更改的模型(可选其他模型) train.py ----> 用于训练模型 test.py ----> 用于测试模型 辅助文件: data_classify.py ----> 将 data_name内的类别分为训练集与测试集。 注意查看
代码
内容,包含argparse模块 清除单通道图像 -----> 数据清洗,处理异常图像 旧版数据加载 -----> 用于学习图像 数据加载 安装环境: pip install -r requirements.txt pip install tensorboard
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