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超详细——CNN卷积神经网络教程(零基础到实战)
大白话pytorch基本知识点及语法+项目实战
?基于 pytorch 搭建神经网络分类模型识别花的种类,输入一张花的照片,输出显示最有可能的前八种花的名称和该种花的照片。
(在该程序中定义相关函数,以便在其他程序中进行调用)
用相似的模型的权重初始化,修改全连接层,然后重新训练
pytorch->transforms->resnet->models
pytorch官方transforms神经网络模型
(由于镜像在国外下载较慢,已经下载好了放在文件夹下)
1、一个文件程序写全部代码有两个问题:
? 1)功能分工不明确
? 2)每次都要重新跑训练网络
2、模块化编程: 将功能函数分别放到不同的程序中,程序中相互调,可以分别进行功能测试
3、模块化编程两种方式:
A中:
import B
B.function
A中:
from B import function
function
4、注意import循环重载:
? 利用pycharm这种IDE进行模块化编程,多个.py文件相互import容易发生循环重载
? 例:A中importB,当顺序执行A,遇到相关数据需要调用B时,停止执行A,去执行B,B执行完了再执行A,如果A、B相互调用的话会报错
? 当A中importB,当B又需要调用A时,把需要的A中参数定义、函数定义在B中再写一遍
1、用pycharm或其他IDE需要配置python、pytorch环境
2、迁移学习的模型已经下载在文件中,不用重新下载
3、直接单独运行flower_forecast预测程序,可在设置检测图像数据模块中更换照片检测
4、如果想看神经网络搭建过程,直接运行flower_model网络模型训练程序
1、神经网络是个黑盒子,只要不是深入研究,我们做工程性项目重点是用神经网络而不是从0搭建网络,重点是利用神经网络做工程性项目,没有必要搞懂里面每一步(之前踩的坑,又麻烦又浪费时间)!!!
2、简单学习CNN基本原理后,直接去网上找个注释写的相当详细的开源程序去读
3、用好迁移学习,即调用pyorch官网上已经训练好的相关模型,根据我们自己的项目重新训练
4、先把每段代码都写上功能注释(里面一些具体参数和步骤了解即可,一定要写,有助于理解复杂的神经网络流程),再试着动手调别人的网络模型,最后试着这套模板应用到别的项目(数据集)上
5、推荐B站上唐宇迪的课,讲的通俗易懂很详细
4天教会你深度学习|Opencv+PyTorch+CNN+Python入门到实战课程
大帅锅大漂亮都看到这了,点个赞再走吧!
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