3.2使用PyTorch搭建AlexNet并训练花分类数据集
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了3.2使用PyTorch搭建AlexNet并训练花分类数据集相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
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1、搭建AlexNet网络
2、如何使用自己的数据集使用网络
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1、搭建AlexNet网络
网络结构:
定义网络类:
- 定义初始化函数:定义网络在正向传播中所需要使用的层结构。
features:神经网络层
使用nn.Sequential模块:网络层次比较多可以使用nn.Sequential简洁代码
kernel_size:卷积核个数,stride:卷积核步长,padding:边缘补0的个数,如果是padding=(1,2)(上下,左右)则为上下方各补一行0,左右两侧各补两列零;如果上下左右补零行数都不同,则使用nn.ZeroPad2d((1,2,1,2))(左右上下)
classifier:全连接层
使用nn.Sequential模块
使用nn.Dropout
初始化判断init_weights(nn.Sequential中的参数)
- 定义前向传播
使用torch.flatten(x,start_dim=1):展平处理,索引从1开始
- 定义初始化判断函数
以上是关于3.2使用PyTorch搭建AlexNet并训练花分类数据集的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
图像分类---利用pytorch搭建AlexNet网络模型训练自己的数据集(猫狗分类)