alexnet-代码+数据集下载

weixin_39820835 2023-03-19 09:30:20

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alexnet-代码+数据集

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。

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，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 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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