基于pytorch的深度学习花朵种类识别项目完整教程(内涵完整文件和代码)

上传者: zhaohaobingniu | 上传时间: 2022-05-07 17:47:42 | 文件大小: 758.2MB | 文件类型: ZIP
1、项目要求: ​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。 2、分三大步骤操作: 数据集预处理操作: 读取数据集数据 构建神经网络的数据集 1)数据增强:torchvision中transforms模块自带功能,将数据集中照片进行旋转、翻折、放大…得到更多的数据 2)数据预处理:torchvision中transforms也帮我们实现好了,直接调用即可 3)处理好的数据集保存在DataLoader模块中,可直接读取batch数据 网络模型训练操作: 迁移pytorch官网中models提供的resnet模型,torchvision中有很多经典网络架构,调用起来十分方便,并且可以用人家训练好的权重参数来继续训练,也就是所谓的迁移学习 选择GPU计算、选择训练哪些层、优化器设置、损失函数设置… 训练全连接层...... 详细介绍见:https://blog.csdn.net/zhaohaobingniu/article/details/119922606?spm=1001.2014.3001.5501

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