深度学习之旅：如何用Pytorch实现VGG网络进行Cifar10图片分类？🤔

拭目以待。 欢迎来到这篇详细的PyTorch教程,我们将和动态计算图,非常适合研究和开发。

妥妥的！ 如果你发现深度学习看似难以掌握，我将尽力简化知识，将其转化为我们更容易理解的内容。我会确保你能够理解知识并顺利的文章，但在开始学习之前，我们需要对深度学习的理论知识和实践操作有一定的熟悉度。就像我们使用汽车时更重要的是了解如何驾驭，而不是花费过多时间研究轮子是如何制造的。

我将以一系列专门针对深度学习框架的文章，逐步深入理论知识和实践操作。但这需要在对深度学习有一定了解后才能进行，现阶段我们的重点是学会如何灵活使用PyTorch工具。深度学习涉及大量数学理论和计算原理，对于初学者来说可能会有些繁琐。只是只有中的作用。我将努力将知识简化，转化为我们熟悉的内容，让大家能够理解和熟练使用神经网络框架，躺平...。

什么是VGGNet？为什么它如此重要？

VGGNet探索了卷积神经网络的深度与其性能之间的关系， 成功地构筑了16~19层深的卷积神经网络，证明了增加网络的深度能够在一定程度上影响网络到头来的性能，使错误率大幅下降，一边拓展性又很强，迁移到其它图片数据上的泛化性也非常好。 我可是吃过亏的。 到目前为止，VGG仍然被用来提取图像特征。VGGNet是由牛津大学视觉几何组提出的深度卷积神经，它在2014年的ImageNet图像分类挑战中取得了优异的成绩。VGGNet之所以著名， 是主要原因是它的强大能力。

内存消耗主要来自早期的卷积，而参数量的激增则发生在后期的全连接层。由于采用了大量的卷积层，导致VGGNet的参数数量较大，训练和推理过程需要更多的计算资源。 探探路。 而且参数量较大，需要更多的数据来避免过拟合问题。VGGNet包含两种结构，分别为16层和19层。VGGNet结构中，所有卷积层的kernel都只有3*3。

VGGNet中连续使用3组3*3kernel的原因是它与使用1个7*7kernel产生的效果相同， 只是更深的网络结构还会学习到更复杂的非线性关系，从而使得模型的效果更好。该操作带来的另一个好处是参数数量的减少， 主要原因是对于一个包含了C个kernel的卷积层原来的参数个数为7*7*C，而新的参数个数为3*，闹笑话。。

CIFAR10数据集详解

不错。 卷积神经网络一个常用的领域就是图片分类,而图片分类中最经典的就是对CIFAR10图片数据集进行分类。它是一个包含 飞机 , 汽车 , 鸟 , 猫 , 鹿 , 狗 , 青蛙 , 马 , 船 , 卡车 10中类别的图片库。在CIFAR-10里面的图片数据大小是3x32x32,即:三通道彩色图像,图像大小是32x32像素。

他破防了。 准备数据 pytorch的torchvision提供了CIFAR10库,集数据。transform指定了对数据进行的预处理操作。

这就说得通了。 的性能明显下降。 这是主要原因是对于卷积神经网络,会利用像素的局部关系,但是打乱顺序以后,这些像素间的关系将无法得到利用。 二、 CIFAR10数据分类 input = / std 测试集中取八张图 三、使用 VGG16 对 CIFAR...

硬件环境推荐：工欲善其事，必先利其器

出岔子。 在开始编写代码之前，我们不得不面对一个现实的问题：深度学习是非常吃资源的。VGG网络虽然结构优美，但其参数量巨大，如果你的电脑配置不够，训练过程可能会让你等到花儿都谢了。为了让大家在实战中少走弯路，我特意整理了一份适合深度学习入门及进阶的硬件配置推荐表，希望能帮到大家。

当然如果没有显卡，使用Google Colab或者Kaggle的免费GPU也是不错的选择， 搞一下... 毕竟我们的目的是学习算法，不是烧钱买硬件。

PyTorch代码实现：构建VGG网络

接下来我们来搭建卷积和全连接层，可以利用循环帮助我们省去每个步骤繁琐的写层。我们参考上述网络结构， 利用pytorch进行网络搭建，先说说我们可以先搭建输出层，根据我上述提供的每一层具体的parameters搭建即可。代码语言：python，我怀疑...

import as nn# 设置随机种子以保证实验的可复现性_seed = True = Falseclass VGGNet: def __init__: super.__init__ = self._make_layers = 2d) = , , , , , , ) def _make_layers: layers = in_channels = 3 cfg = for v in cfg: if v =='M': layers += else: conv2d = 2d layers += in_channels = v return def forward: x = x = x = x = return x

下图给出了VGG16的具体结构示意图。其中， 卷积层和全连接层具有权重系数，所以呢也被称为权重层，总数目为13+3=16，这即是VGG16中16的来源。总体网络结构为：，我当场石化。

复盘一下。 def _make_layers: layers = in_clannels = 3 cfg = for v in cfg: if v =='M': layers += else: conv2d = 2d layers += in_channels = v return

博主非常期待与你一同探索这个精心打造的专栏， 里面充满了丰富的实战项目和可运行的代码，希望你不要错过。文章浏览阅读1w次,点赞35次,收藏238次。本文介绍了一个上的图像分类任务。通过调整网络层数及引入残差连接,实现了较高的分类准确率。 实验环境: Pytorch 1.7.0 torchvision 0.8.2 Python 3.8 CUDA10.2 + cuDNN v7.6.5 Win10 + Pyc... # 构建卷积层之后的全连接层以及分类器:self.classifier=nn.Sequential,# 两层fc效果还差一些nn.Linear,)# fc,到头来Cifar10输出是10类defmake_layer:layers=forvinself.cfg:ifv=='M':layers.append)else:layers.append(Block(self.inc...，不忍直视。

初始化权重与训练准备

需要注意到是我们需要初始化网络的权重， 不更新权重的话10000张图片和实际不借助算法猜测图片的概率是一致的，我们先不初始化网络的权重进行训练。很明显和实际猜测的概率是一模一样的，总共十个类别1/10很正常。我们需要先进行初始化网络权重在训练：

def initialize_weights: if isinstance: _normal_ i 吃瓜。 f is not None: _ elif isinstance: _ _

定义方法：

#定义方式criterion = #定义方法,随机

哭笑不得。 在torch.optim库实现了所有的这些方法,如下所示,先说说创建优化器optimizer,然后进行多次迭代训练 import torch.optim as optim # 创建优化器 optimizer = optim.SGD, lr=0.01) # 在训练的迭代中: for epoch in range: optimizer.zero_grad # 清零梯度缓存 output = neural_net loss = criterion loss.backward optimizer.step # 自动更新参数 CIFAR10图片识别 卷积神经网络一个常用的领域就是图片分类,而图片分类中最经典的就是对CIFAR10图片数据集进行分类。 它是一个包含 飞机 , 汽车 , 鸟 , 猫 , 鹿 , 狗 , 青蛙 , 马 , 船 , 卡车 10中...

开始训练：痛苦并快乐着的过程

接下来就是最激动人心的训练环节了。看着Loss一点点下降，那种成就感是无与伦比的。当然如果Loss不降反升，那也是常有的事，这时候不要慌，检查一下学习率或者数据预处理。 绝绝子！ 进行卷积网络训练， 这里需要微调一下原来vgg的模型，Cifar10的数据集有10个类别而且图片转换的矩阵需要加入自适应池化层，要一些改进：

for epoch in range: train_loss=0.0 for batch_idx,data in enumerate: #初始化 inputs,labels = data #获取数据 inputs = labels = _grad #优化权重 #查看网络训练状态 train_loss += if batch_idx % 2000 == 1 : print print) train_loss = 0.0 print) state = { 'net':_dict, 'epoch':epoch+1, } if not : #) print，完善一下。

之后在训练预测一版。文章浏览阅读2.8w次,点赞59次,收藏469次。卷积神经网络在这教程中,主要学习训练CNN,来对CIFAR-10数据集进行图像分类。该数据集中的图像是彩色小图像,其中被分为十类。 一些示例图像,如下图所示:测试GPU是否可以使用数据集中的图像大小为32x32x3 。在训练的过程中最好使用G... valid_loader=torch.utils.data.DataLoadertest_loader=torch.utils.data.DataLoader# 图像分类中10类别classes=['airplane','automobile','bird','cat',...，火候不够。

模型测试与后来啊分析

训练完成后我们必须在测试集上验证模型的性能。这一步至关重要，它能告诉我们模型是否真的“学会”了还是仅仅记住了训练集。 我懂了。 然后我们去计算整个测试集的预测效果：

#批量计算整个测试集的预测效果correct= 0total = 0with _grad: for data in test_loader: images,labels = data images = labels = outputs = net _,predicted = total += correct += .sum.item #当标记的label种类和预测的种类一致时认为正确，并计数 print)

Accurary of network on 实际上... 10000 test images : 10 %

百感交集。 效果就十分明显了。如果你第一次跑出来的准确率是10%左右，不要惊讶，也不要气馁。这说明模型目前只是在瞎猜。这时候你需要回去检查代码，或者调整参数。后 你可能会看到这样的后来啊：

虽然47%看起来也不高，但对于一个未到测试,全面清晰地给出操作步骤,供大家学习参考。 01神经网络 如下所示为一个基本的卷积神经网络的模型,将图像输入之后经过卷积操作提取特征,再经过降采样操作后输出到下一层。经过多次多个卷积、池化层之后后来啊输出到全连接层,经过全连接映射到到头来后来啊，好吧好吧...。

文章浏览阅读2.7k次,点赞2次,收藏48次。本文介绍了一个用于CIFAR-10数据集的卷积神经网络模型,该模型能够实现对32x32x3尺寸的彩色图像进行有效分类。网络结构包括卷积层、池化层及全连接层等关键组件,实现CIFAR-10图片分类 版权Pytorch学习系列专栏收录该内容5 篇文章 本文介绍了一个用于CIFAR-10数据集的卷积神经网络模型,该模型能够实现对32x32x3尺寸的彩色图像进行有效分类。网络结构包括卷积层、 池化层及全连接层等关键组件,通过PyTorch框架实...

作为一个从事数据建模五年的专业人士，我参与了许多数学建模项目，了解各种模型的原理、建模流程和题目分析方法。我希望通过这个专栏让你能够快速掌握各类数学模型、机器学习和深度学习知识，并掌握相应的代码实现。每篇文章都包含实际项目和可运行的代码。博主紧跟各类数模比赛，将最新的思路和代码分享，保证能够高效地学习这些知识。

当涉足深度学习，选择合适的框架是至关重要的一步。PyTorch作为三大主流框架之一，以其简单易用的特点，成为初学者们的首选。相比其他框架， PyTorch更像是一门易学的编程语言，让我们专注于实现项目的功能，而无需深陷于底层原理的细节。文章浏览阅读2.2k次,点赞7次,收藏15次。之VGGNet分析及实现CIFAR-10分类 一、内容VGGNet 是牛津大学计算机视觉组和谷歌 DeepMind 一起研究出来的深度卷积神经网络,因而冠名为 VGG。

在2014年的 ILSVRC 中取得了第二名的成绩,可能你会问这么厉害的网络为 扎心了... 什么不是第一名,主要原因是当年实际提交 VGG 版本时作者并未作进一步的优化。

希望这篇“烂”文章能给你带来一点点启发。虽然代码可能有些许瑕疵，结构可能有些许混乱，但这正是学习过程中最真实的写照。不要害怕犯错，不要害怕代码跑不通，每一次报错都是通往成功的一步。加油吧，深度学习的学习者们！