如何搭建VGG16神经网络

时间: 2023-11-09 07:08:47 浏览: 75

使用pytorch写VGG代码，详细注释，可以生成训练集和测试集的损失和准确率的折线图，详细注释了神经网络的搭建过程

VGG（Visual Geometry Group）网络是由牛津大学的Visual Geometry Group团队在2014年提出的一种深度卷积神经网络（CNN）。它以其深而狭窄的结构著名，使用了大量的3x3卷积层来构建模型，这使得VGG在ImageNet图像分类任务上取得了很好的效果。PyTorch是一个流行的深度学习框架，它提供了灵活的API，使得搭建和训练深度学习模型变得简单易行。本篇将详细介绍如何使用PyTorch实现VGG模型，并生成训练集和测试集的损失与准确率折线图。我们需要理解VGG网络的基本结构。VGG模型通常由多个卷积层堆叠而成，每个阶段的卷积层后跟着一个最大池化层，最后是全连接层。VGG16和VGG19是最常见的变体，分别包含16和19层卷积。在PyTorch中，我们可以使用`nn.Module`来定义我们的VGG模型： ```python import torch.nn as nn class VGG(nn.Module): def __init__(self, num_classes=1000): super(VGG, self).__init__() # 定义每个阶段的卷积层和池化层 self.features = nn.Sequential( # 阶段1 nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3, padding=1), nn.ReLU(), nn.Conv2d(64, 64, kernel_size=3, padding=1), nn.ReLU(), nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2), # 阶段2 nn.Conv2d(64, 128, kernel_size=3, padding=1), nn.ReLU(), nn.Conv2d(128, 128, kernel_size=3, padding=1), nn.ReLU(), nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2), # ...其他阶段，依此类推 ) # 全连接层 self.classifier = nn.Sequential( nn.Linear(512 * 7 * 7, 4096), nn.ReLU(), nn.Dropout(p=0.5), nn.Linear(4096, 4096), nn.ReLU(), nn.Dropout(p=0.5), nn.Linear(4096, num_classes) ) def forward(self, x): x = self.features(x) x = x.view(x.size(0), -1) x = self.classifier(x) return x ``` 在训练过程中，我们需要定义损失函数（如交叉熵损失）和优化器（如SGD）。同时，为了可视化损失和准确率，我们可以使用`torch.utils.tensorboard`或`matplotlib`库来绘制图表： ```python import torch.optim as optim from torch.utils.data import DataLoader from torchvision.datasets import CIFAR10 from torchvision.transforms import ToTensor, Normalize # 加载数据 transform = transforms.Compose([ToTensor(), Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))]) train_dataset = CIFAR10(root='./data', train=True, download=True, transform=transform) test_dataset = CIFAR10(root='./data', train=False, download=True, transform=transform) train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=100, shuffle=True) test_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=100, shuffle=False) # 初始化模型和优化器 vgg_model = VGG(num_classes=10) optimizer = optim.SGD(vgg_model.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9) # 训练过程 for epoch in range(num_epochs): for i, (images, labels) in enumerate(train_loader): # 前向传播，计算损失 outputs = vgg_model(images) loss = criterion(outputs, labels) # 反向传播，更新权重 optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() # 记录并打印训练状态 if (i+1) % 100 == 0: print(f'Epoch [{epoch+1}/{num_epochs}], Step [{i+1}/{len(train_loader)}], Loss: {loss.item():.4f}') # 计算验证集准确率 with torch.no_grad(): correct = 0 total = 0 for images, labels in test_loader: outputs = vgg_model(images) _, predicted = torch.max(outputs.data, 1) total += labels.size(0) correct += (predicted == labels).sum().item() accuracy = 100 * correct / total print(f'Epoch [{epoch+1}/{num_epochs}], Test Accuracy: {accuracy:.2f}%') ``` 在训练过程中，我们可以保存训练结果，例如损失和准确率，然后使用`matplotlib`或其他绘图库生成折线图。这将帮助我们了解模型的训练进度和性能。使用PyTorch实现VGG模型涉及到网络结构的设计、数据预处理、模型训练以及结果可视化。通过这种方式，我们可以深入了解卷积神经网络的工作原理，并为实际问题提供有效的解决方案。

搭建VGG16神经网络的步骤如下： 1. 导入必要的库 ```python from keras.models import Sequential from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense ``` 2. 创建模型 ```python model = Sequential() ``` 3. 添加卷积层和池化层 ```python model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu', padding='same', input_shape=(224, 224, 3))) model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu', padding='same')) model.add(MaxPooling2D((2, 2), strides=(2, 2))) model.add(Conv2D(128, (3, 3), activation='relu', padding='same')) model.add(Conv2D(128, (3, 3), activation='relu', padding='same')) model.add(MaxPooling2D((2, 2), strides=(2, 2))) model.add(Conv2D(256, (3, 3), activation='relu', padding='same')) model.add(Conv2D(256, (3, 3), activation='relu', padding='same')) model.add(Conv2D(256, (3, 3), activation='relu', padding='same')) model.add(MaxPooling2D((2, 2), strides=(2, 2))) model.add(Conv2D(512, (3, 3), activation='relu', padding='same')) model.add(Conv2D(512, (3, 3), activation='relu', padding='same')) model.add(Conv2D(512, (3, 3), activation='relu', padding='same')) model.add(MaxPooling2D((2, 2), strides=(2, 2))) model.add(Conv2D(512, (3, 3), activation='relu', padding='same')) model.add(Conv2D(512, (3, 3), activation='relu', padding='same')) model.add(Conv2D(512, (3, 3), activation='relu', padding='same')) model.add(MaxPooling2D((2, 2), strides=(2, 2))) ``` 4. 添加全连接层 ```python model.add(Flatten()) model.add(Dense(4096, activation='relu')) model.add(Dense(4096, activation='relu')) model.add(Dense(1000, activation='softmax')) ``` 5. 编译模型 ```python model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) ``` 6. 输出模型结构 ```python model.summary() ``` 完整代码如下： ```python from keras.models import Sequential from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense model = Sequential() model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu', padding='same', input_shape=(224, 224, 3))) model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu', padding='same')) model.add(MaxPooling2D((2, 2), strides=(2, 2))) model.add(Conv2D(128, (3, 3), activation='relu', padding='same')) model.add(Conv2D(128, (3, 3), activation='relu', padding='same')) model.add(MaxPooling2D((2, 2), strides=(2, 2))) model.add(Conv2D(256, (3, 3), activation='relu', padding='same')) model.add(Conv2D(256, (3, 3), activation='relu', padding='same')) model.add(Conv2D(256, (3, 3), activation='relu', padding='same')) model.add(MaxPooling2D((2, 2), strides=(2, 2))) model.add(Conv2D(512, (3, 3), activation='relu', padding='same')) model.add(Conv2D(512, (3, 3), activation='relu', padding='same')) model.add(Conv2D(512, (3, 3), activation='relu', padding='same')) model.add(MaxPooling2D((2, 2), strides=(2, 2))) model.add(Conv2D(512, (3, 3), activation='relu', padding='same')) model.add(Conv2D(512, (3, 3), activation='relu', padding='same')) model.add(Conv2D(512, (3, 3), activation='relu', padding='same')) model.add(MaxPooling2D((2, 2), strides=(2, 2))) model.add(Flatten()) model.add(Dense(4096, activation='relu')) model.add(Dense(4096, activation='relu')) model.add(Dense(1000, activation='softmax')) model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) model.summary() ```

阅读全文

如何搭建VGG16神经网络

相关推荐

java实现VGG16

用pytorch搭建VGG16、VGG19卷积神经网络对cifar10数据集进行训练（注释源码，免费下载，仅供参考）

搭建VGG16神经网络实现图像分类-内含源码和说明书.zip

AI计算系统课程实验《 搭建VGG16神经网络实现图像分类》源码+数据集.rar

python搭建VGGnet神经网络

python搭建VGGnet神经网络的详细代码

基于VGGNet神经网络用于多分类的图像识别功能实现

VGG卷积神经网络图像分类训练Pytorch代码 使用Cifar100数据集

VGG16神经网络源码及MNIST数据集实验教程

如何用senet搭配vgg16神经网络模型框架搭建一个图像识别模型，并进行分类并保存模型

搭建vgg16训练mnist

帮我用python搭建一个vgg16卷积神经网络

使用TensorFlow搭建vgg16模型

帮我用python搭建一个vgg16卷积神经网络的代码

基于VGG16卷积神经网络的花卉识别

搭建vgg16,googlenet,胶囊模型进行车辆识别

使用TensorFlow(Keras)搭建卷积神经网络VGG16，实现手写数字识别。

帮我用python搭建一个添加SE注意力模块的vgg16卷积神经网络的代码

帮我用pytorch搭建一个添加SE注意力模块的vgg16卷积神经网络的代码

最新推荐

keras实现VGG16 CIFAR10数据集方式

【含数据库+附源码+说明文档】基于Java swing和mysql实现的银行管理系统（彩色版本）

计算机原理之什么是重定位

学院就业信息网 SSM毕业设计 附带论文.zip

Aspose资源包：转PDF无水印学习工具

管理建模和仿真的文件

【R语言高性能计算秘诀】：代码优化，提升分析效率的专家级方法

在构建视频会议系统时，如何通过H.323协议实现音视频流的高效传输，并确保通信的稳定性？

Go语言控制台输入输出操作教程

"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

AI计算系统课程实验《搭建VGG16神经网络实现图像分类》源码+数据集.rar

VGG卷积神经网络图像分类训练Pytorch代码使用Cifar100数据集

学院就业信息网 SSM毕业设计附带论文.zip