PyTorch 深度学习实践 GPU版本B站 刘二大人第11讲卷积神经网络(高级篇)GPU版本

本文涉及的产品
函数计算FC,每月15万CU 3个月
简介: PyTorch 深度学习实践 GPU版本B站 刘二大人第11讲卷积神经网络(高级篇)GPU版本

第11讲  卷积神经网络(高级篇) GPU版本源代码

原理是基于B站 刘二大人 :传送门PyTorch深度学习实践——卷积神经网络(高级篇)

这篇基于博主错错莫:传送门 深度学习实践 第11讲博文

仅在他的基础上加入了GPU模块,详细原理解释请看他的博文

1、Inception Moudel

import torch
import torch.nn as nn
from torchvision import transforms
from torchvision import datasets
from torch.utils.data import DataLoader
import torch.nn.functional as F
import torch.optim as optim
# prepare dataset
batch_size = 64
transform = transforms.Compose([transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.1307,), (0.3081,))])  # 归一化,均值和方差
train_dataset = datasets.MNIST(root='../dataset/mnist/', train=True, download=True, transform=transform)
train_loader = DataLoader(train_dataset, shuffle=True, batch_size=batch_size)
test_dataset = datasets.MNIST(root='../dataset/mnist/', train=False, download=True, transform=transform)
test_loader = DataLoader(test_dataset, shuffle=False, batch_size=batch_size)
# design model using class
class InceptionA(nn.Module):
    def __init__(self, in_channels):
        super(InceptionA, self).__init__()
        self.branch1x1 = nn.Conv2d(in_channels, 16, kernel_size=1)
        self.branch5x5_1 = nn.Conv2d(in_channels, 16, kernel_size=1)
        self.branch5x5_2 = nn.Conv2d(16, 24, kernel_size=5, padding=2)
        self.branch3x3_1 = nn.Conv2d(in_channels, 16, kernel_size=1)
        self.branch3x3_2 = nn.Conv2d(16, 24, kernel_size=3, padding=1)
        self.branch3x3_3 = nn.Conv2d(24, 24, kernel_size=3, padding=1)
        self.branch_pool = nn.Conv2d(in_channels, 24, kernel_size=1)
    def forward(self, x):
        branch1x1 = self.branch1x1(x)
        branch5x5 = self.branch5x5_1(x)
        branch5x5 = self.branch5x5_2(branch5x5)
        branch3x3 = self.branch3x3_1(x)
        branch3x3 = self.branch3x3_2(branch3x3)
        branch3x3 = self.branch3x3_3(branch3x3)
        branch_pool = F.avg_pool2d(x, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
        branch_pool = self.branch_pool(branch_pool)
        outputs = [branch1x1, branch5x5, branch3x3, branch_pool]
        return torch.cat(outputs, dim=1)  # b,c,w,h  c对应的是dim=1
class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(1, 10, kernel_size=5)
        self.conv2 = nn.Conv2d(88, 20, kernel_size=5)  # 88 = 24x3 + 16
        self.incep1 = InceptionA(in_channels=10)  # 与conv1 中的10对应
        self.incep2 = InceptionA(in_channels=20)  # 与conv2 中的20对应
        self.mp = nn.MaxPool2d(2)
        self.fc = nn.Linear(1408, 10)
    def forward(self, x):
        in_size = x.size(0)
        x = F.relu(self.mp(self.conv1(x)))  # 卷积和池化的先后关系不影响
        x = self.incep1(x)
        x = F.relu(self.mp(self.conv2(x)))
        x = self.incep2(x)
        x = x.view(in_size, -1)
        x = self.fc(x)
        return x
model = Net()
device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
model.to(device)
# construct loss and optimizer
criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01, momentum=0.5)
# training cycle forward, backward, update
def train(epoch):
    running_loss = 0.0
    for batch_idx, data in enumerate(train_loader, 0):
        inputs, target = data
        inputs, target = inputs.to(device), target.to(device)
        optimizer.zero_grad()
        outputs = model(inputs)
        loss = criterion(outputs, target)
        loss.backward()
        optimizer.step()
        running_loss += loss.item()
        if batch_idx % 300 == 299:
            print('[%d, %5d] loss: %.3f' % (epoch + 1, batch_idx + 1, running_loss / 300))
            running_loss = 0.0
def test():
    correct = 0
    total = 0
    with torch.no_grad():
        for data in test_loader:
            images, labels = data
            labels, images = labels.to(device), images.to(device)
            outputs = model(images)
            _, predicted = torch.max(outputs.data, dim=1)
            total += labels.size(0)
            correct += (predicted == labels).sum().item()
    print('accuracy on test set: %d %% ' % (100 * correct / total))
if __name__ == '__main__':
    for epoch in range(10):
        train(epoch)
        test()

2、ResidualBlock

import torch
import torch.nn as nn
from torchvision import transforms
from torchvision import datasets
from torch.utils.data import DataLoader
import torch.nn.functional as F
import torch.optim as optim
# prepare dataset
batch_size = 64
transform = transforms.Compose([transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.1307,), (0.3081,))])  # 归一化,均值和方差
train_dataset = datasets.MNIST(root='../dataset/mnist/', train=True, download=True, transform=transform)
train_loader = DataLoader(train_dataset, shuffle=True, batch_size=batch_size)
test_dataset = datasets.MNIST(root='../dataset/mnist/', train=False, download=True, transform=transform)
test_loader = DataLoader(test_dataset, shuffle=False, batch_size=batch_size)
# design model using class
class ResidualBlock(nn.Module):
    def __init__(self, channels):
        super(ResidualBlock, self).__init__()
        self.channels = channels
        self.conv1 = nn.Conv2d(channels, channels, kernel_size=3, padding=1)
        self.conv2 = nn.Conv2d(channels, channels, kernel_size=3, padding=1)
    def forward(self, x):
        y = F.relu(self.conv1(x))
        y = self.conv2(y)
        return F.relu(x + y)  # 先做y+x再做relu
class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(1, 16, kernel_size=5)
        self.conv2 = nn.Conv2d(16, 32, kernel_size=5)
        self.rblock1 = ResidualBlock(16)
        self.rblock2 = ResidualBlock(32)
        self.mp = nn.MaxPool2d(2)
        self.fc = nn.Linear(512, 10)
    def forward(self, x):
        in_size = x.size(0)
        x = self.mp(F.relu(self.conv1(x)))
        x = self.rblock1(x)
        x = self.mp(F.relu(self.conv2(x)))
        x = self.rblock2(x)
        x = x.view(in_size, -1)
        x = self.fc(x)
        return x
model = Net()
device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
model.to(device)
# construct loss and optimizer
criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01, momentum=0.5)
# training cycle forward, backward, update
def train(epoch):
    running_loss = 0.0
    for batch_idx, data in enumerate(train_loader, 0):
        inputs, target = data
        inputs, target = inputs.to(device), target.to(device)
        optimizer.zero_grad()
        outputs = model(inputs)
        loss = criterion(outputs, target)
        loss.backward()
        optimizer.step()
        running_loss += loss.item()
        if batch_idx % 300 == 299:
            print('[%d, %5d] loss: %.3f' % (epoch + 1, batch_idx + 1, running_loss / 300))
            running_loss = 0.0
def test():
    correct = 0
    total = 0
    with torch.no_grad():
        for data in test_loader:
            images, labels = data
            images, labels = images.to(device), labels.to(device)
            outputs = model(images)
            _, predicted = torch.max(outputs.data, dim=1)
            total += labels.size(0)
            correct += (predicted == labels).sum().item()
    print('accuracy on test set: %d %% ' % (100 * correct / total))
if __name__ == '__main__':
    for epoch in range(10):
        train(epoch)
        test()


再次感谢b站up刘二大人,和博主错错莫

相关实践学习
部署Stable Diffusion玩转AI绘画(GPU云服务器)
本实验通过在ECS上从零开始部署Stable Diffusion来进行AI绘画创作,开启AIGC盲盒。
相关文章
|
11天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
基于Python深度学习的眼疾识别系统实现~人工智能+卷积网络算法
眼疾识别系统,本系统使用Python作为主要开发语言,基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法,并收集了4种常见的眼疾图像数据集(白内障、糖尿病性视网膜病变、青光眼和正常眼睛) 再使用通过搭建的算法模型对数据集进行训练得到一个识别精度较高的模型,然后保存为为本地h5格式文件。最后使用Django框架搭建了一个Web网页平台可视化操作界面,实现用户上传一张眼疾图片识别其名称。
39 4
基于Python深度学习的眼疾识别系统实现~人工智能+卷积网络算法
|
1月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
猫狗宠物识别系统Python+TensorFlow+人工智能+深度学习+卷积网络算法
宠物识别系统使用Python和TensorFlow搭建卷积神经网络,基于37种常见猫狗数据集训练高精度模型,并保存为h5格式。通过Django框架搭建Web平台,用户上传宠物图片即可识别其名称,提供便捷的宠物识别服务。
278 55
|
14天前
|
机器学习/深度学习 算法 PyTorch
深度强化学习中SAC算法:数学原理、网络架构及其PyTorch实现
软演员-评论家算法(Soft Actor-Critic, SAC)是深度强化学习领域的重要进展,基于最大熵框架优化策略,在探索与利用之间实现动态平衡。SAC通过双Q网络设计和自适应温度参数,提升了训练稳定性和样本效率。本文详细解析了SAC的数学原理、网络架构及PyTorch实现,涵盖演员网络的动作采样与对数概率计算、评论家网络的Q值估计及其损失函数,并介绍了完整的SAC智能体实现流程。SAC在连续动作空间中表现出色,具有高样本效率和稳定的训练过程,适合实际应用场景。
60 7
深度强化学习中SAC算法:数学原理、网络架构及其PyTorch实现
|
1月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
【宠物识别系统】Python+卷积神经网络算法+深度学习+人工智能+TensorFlow+图像识别
宠物识别系统,本系统使用Python作为主要开发语言,基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法,并收集了37种常见的猫狗宠物种类数据集【'阿比西尼亚猫(Abyssinian)', '孟加拉猫(Bengal)', '暹罗猫(Birman)', '孟买猫(Bombay)', '英国短毛猫(British Shorthair)', '埃及猫(Egyptian Mau)', '缅因猫(Maine Coon)', '波斯猫(Persian)', '布偶猫(Ragdoll)', '俄罗斯蓝猫(Russian Blue)', '暹罗猫(Siamese)', '斯芬克斯猫(Sphynx)', '美国斗牛犬
183 29
【宠物识别系统】Python+卷积神经网络算法+深度学习+人工智能+TensorFlow+图像识别
|
7天前
|
机器学习/深度学习 算法 计算机视觉
基于CNN卷积神经网络的金融数据预测matlab仿真,对比BP,RBF,LSTM
本项目基于MATLAB2022A,利用CNN卷积神经网络对金融数据进行预测,并与BP、RBF和LSTM网络对比。核心程序通过处理历史价格数据,训练并测试各模型,展示预测结果及误差分析。CNN通过卷积层捕捉局部特征,BP网络学习非线性映射,RBF网络进行局部逼近,LSTM解决长序列预测中的梯度问题。实验结果表明各模型在金融数据预测中的表现差异。
|
1月前
|
机器学习/深度学习 资源调度 算法
图卷积网络入门:数学基础与架构设计
本文系统地阐述了图卷积网络的架构原理。通过简化数学表述并聚焦于矩阵运算的核心概念,详细解析了GCN的工作机制。
118 3
图卷积网络入门:数学基础与架构设计
|
29天前
|
机器学习/深度学习 算法 PyTorch
基于Pytorch Gemotric在昇腾上实现GraphSage图神经网络
本文详细介绍了如何在昇腾平台上使用PyTorch实现GraphSage算法,在CiteSeer数据集上进行图神经网络的分类训练。内容涵盖GraphSage的创新点、算法原理、网络架构及实战代码分析,通过采样和聚合方法高效处理大规模图数据。实验结果显示,模型在CiteSeer数据集上的分类准确率达到66.5%。
|
1月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
深入理解深度学习中的卷积神经网络(CNN)##
在当今的人工智能领域,深度学习已成为推动技术革新的核心力量之一。其中,卷积神经网络(CNN)作为深度学习的一个重要分支,因其在图像和视频处理方面的卓越性能而备受关注。本文旨在深入探讨CNN的基本原理、结构及其在实际应用中的表现,为读者提供一个全面了解CNN的窗口。 ##
|
2月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
深入理解深度学习中的卷积神经网络(CNN)
深入理解深度学习中的卷积神经网络(CNN)
|
2月前
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 算法
深入理解深度学习中的卷积神经网络(CNN)
深入理解深度学习中的卷积神经网络(CNN)
90 1

热门文章

最新文章