时间:2021-05-22
1、imagenet数据准备:
a、下载数据集
b、提取training data:
mkdir train && mv ILSVRC2012_img_train.tar train/ && cd traintar -xvf ILSVRC2012_img_train.tar && rm -f ILSVRC2012_img_train.tarfind . -name "*.tar" | while read NAME ; do mkdir -p "${NAME%.tar}"; tar -xvf "${NAME}" -C "${NAME%.tar}"; rm -f "${NAME}"; donecd ..c、提取验证集
mkdir valcp pre_val.sh val/cp ILSVRC2012_img_val.tar val/ && cd val && tar -xvf ILSVRC2012_img_val.tar && rm -f ILSVRC2012_img_val.tarecho "pre_val.sh running"sh pre_val.shrm pre_val.sh注意:如果最后一步无法成功,打开网页复制内容生成一个pre_val.sh文件后处理
windows编辑的sh文件用下面去问题cat -v old.sh |tr -d "^M" > new.sh
以上这篇pytorch训练imagenet分类的方法就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。
声明:本页内容来源网络,仅供用户参考;我单位不保证亦不表示资料全面及准确无误,也不保证亦不表示这些资料为最新信息,如因任何原因,本网内容或者用户因倚赖本网内容造成任何损失或损害,我单位将不会负任何法律责任。如涉及版权问题,请提交至online#300.cn邮箱联系删除。
本文用于利用Pytorch实现神经网络的分类!!!1.训练神经网络分类模型importtorchfromtorch.autogradimportVariable
本文主要介绍通过预训练的ImageNet模型实现图像分类,主要使用到的网络结构有:VGG16、InceptionV3、ResNet50、MobileNet。代码
pytorch之ImageFoldertorchvision已经预先实现了常用的Dataset,包括前面使用过的CIFAR-10,以及ImageNet、COCO
对于使用已经训练好的模型,比如VGG,RESNET等,keras都自带了一个keras.applications.imagenet_utils.decode_p
如何在pytorch中使用word2vec训练好的词向量torch.nn.Embedding()这个方法是在pytorch中将词向量和词对应起来的一个方法.一般