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使用Pytorch训练分类器详解(附python演练)

【前言】:你已经了解了如何定义神经网络,计算loss值和网络里权重的更新。现在你也许会想数据怎么样? 目录: 一.数据 二.训练一个图像分类器 使用torchvision加载并且归一化CIFAR10的训练和测试数据集 定义一个卷积神经网络 定义一个损失函数 在训练样本数据上训练网络 在测试样本数据上测试网络 三.在GPU上训练 四.在多个GPU上训练 五.还可以学哪些? 一、 数据 通常来说,当你处理图像,文本,语音或者视频数据时,你可以使用标准python包将数据加载成numpy数组格式,然后将这个数组转换成torch.*Tensor 对于图像,可以用Pillow,OpenCV 对于语音,可以用scipy,librosa 对于文本,可以直接用Python或Cython基础数据加载模块,或者用NLTK和SpaCy 特别是对于视觉,我们已经创建了一个叫做totchvision的包,该包含有支持加载类似Imagenet,CIFAR10,MNIST等公共数据集的数据加载模块torchvision.datasets和支持加载图像数据数据转换模块torch.utils.data.DataLoad...

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