pytorch VGG
时间: 2023-10-18 12:25:25 浏览: 108
PyTorch是一个开源的机器学习框架,它提供了许多方便的工具和函数来构建和训练深度神经网络。VGG是一种经典的卷积神经网络模型,由牛津大学的研究团队开发。VGG模型以其简单而有效的结构而闻名,被广泛用于图像分类任务。
在PyTorch中,你可以使用预先训练好的VGG模型,也可以根据自己的需求自定义VGG模型。预训练好的VGG模型可以通过torchvision库来获取。你可以使用torchvision.models中的vgg系列函数来加载不同版本的VGG模型,如VGG16和VGG19等。
要加载预训练好的VGG模型,你可以使用以下代码:
```python
import torch
import torchvision.models as models
# 加载VGG16模型
model = models.vgg16(pretrained=True)
```
加载预训练好的VGG模型后,你可以使用该模型进行图像分类等任务,也可以对模型进行微调或特征提取。希望这个回答能帮到你!如果还有其他问题,请随时提问。
相关问题
pytorch vgg
pytorch vgg是使用pytorch框架搭建的VGG网络模型。VGG网络是由牛津大学的Visual Geometry Group提出的,它在2014年的ImageNet竞赛中取得了显著的成绩。VGG网络有两个主要的结构,分别是VGG16和VGG19,它们的区别在于网络的深度不同。VGG网络的特点是使用了连续多个3x3的卷积层来提取图像的特征,并采用了较小的卷积核和更深的网络结构来增加网络的准确性。通过对感受野的计算和网络搭建,可以构建出VGG网络模型。 [1][2][3<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [深度学习系列3——Pytorch 图像分类(VGG)](https://blog.csdn.net/wwt18811707971/article/details/127990561)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [图像分类篇:pytorch实现VGG](https://blog.csdn.net/weixin_44314290/article/details/122023207)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]
pytorch VGG代码
PyTorch VGG是基于深度卷积神经网络的图像分类模型,它是由Simonyan和Zisserman提出的。这个模型使用了非常小的3x3卷积核和最大池化层,其深度和卷积层数也相对较浅。在网络的顶部,使用了几个全连接层来进行分类。
以下是PyTorch VGG代码的实现步骤:
1.导入PyTorch库和VGG网络模型:
```python
import torch
import torch.nn as nn
class VGG(nn.Module):
def __init__(self, features, num_classes=1000, init_weights=True):
super(VGG, self).__init__()
self.features = features
self.avgpool = nn.AdaptiveAvgPool2d((7, 7))
self.classifier = nn.Sequential(
nn.Linear(512 * 7 * 7, 4096),
nn.ReLU(True),
nn.Dropout(),
nn.Linear(4096, 4096),
nn.ReLU(True),
nn.Dropout(),
nn.Linear(4096, num_classes),
)
if init_weights:
self._initialize_weights()
def forward(self, x):
x = self.features(x)
x = self.avgpool(x)
x = torch.flatten(x, 1)
x = self.classifier(x)
return x
```
2.定义卷积块:
```python
def make_layers(cfg, batch_norm=False):
layers = []
in_channels = 3
for v in cfg:
if v == 'M':
layers += [nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)]
else:
conv2d = nn.Conv2d(in_channels, v, kernel_size=3, padding=1)
if batch_norm:
layers += [conv2d, nn.BatchNorm2d(v), nn.ReLU(inplace=True)]
else:
layers += [conv2d, nn.ReLU(inplace=True)]
in_channels = v
return nn.Sequential(*layers)
```
3.定义不同深度的VGG模型:
```python
cfgs = {
'A': [64, 'M', 128, 'M', 256, 256, 'M', 512, 512, 'M', 512, 512, 'M'],
'B': [64, 64, 'M', 128, 128, 'M', 256, 256, 'M', 512, 512, 'M', 512, 512, 'M'],
'D': [64, 64, 'M', 128, 128, 'M', 256, 256, 256, 'M', 512, 512, 512, 'M', 512, 512, 512, 'M'],
'E': [64, 64, 'M', 128, 128, 'M', 256, 256, 256, 256, 'M', 512, 512, 512, 512, 'M', 512, 512,
512, 512, 'M'],
}
def _vgg(arch, cfg, batch_norm, pretrained, progress):
if pretrained:
kwargs['init_weights'] = False
model = VGG(make_layers(cfgs[cfg], batch_norm=batch_norm), **kwargs)
if pretrained:
state_dict = load_state_dict_from_url(model_urls[arch],
progress=progress)
model.load_state_dict(state_dict)
return model
def vgg11(pretrained=False, progress=True, **kwargs):
r"""VGG 11-layer model (configuration "A")
Args:
pretrained (bool): If True, returns a model pre-trained on ImageNet
progress (bool): If True, displays a progress bar of the download to stderr
"""
return _vgg('vgg11', 'A', False, pretrained, progress)
```
4.使用定义好的模型进行训练或预测。
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