pytorch基于vgg11的cifar10图像分类,数据集图片尺寸为3,32,32,准确率达到92%以上

时间: 2024-02-11 18:09:32 浏览: 127
好的,下面是基于 VGG11 的 CIFAR-10 图像分类的实现过程。 首先,我们需要了解一下 VGG11 的结构。VGG11 是一个深度卷积神经网络,它由 11 层卷积层和 3 层全连接层组成。特点是卷积层使用较小的 3x3 卷积核,并且使用了多个 2x2 的最大池化层来降低特征图的大小。 然后,我们需要准备 CIFAR-10 数据集,这个数据集的图片尺寸为 3x32x32。 接下来,我们可以使用 PyTorch 来实现基于 VGG11 的 CIFAR-10 图像分类。具体的实现过程可以分为以下几个步骤: 1. 定义网络结构。我们需要定义一个包含多个卷积层和池化层的网络结构,并添加全局平均池化层和一个全连接层来输出分类结果。 2. 加载数据集。我们需要使用 PyTorch 的 DataLoader 来加载 CIFAR-10 数据集,并对数据进行预处理。 3. 定义损失函数和优化器。我们可以使用交叉熵损失函数来计算网络的误差,并使用 Adam 优化器来更新网络参数。 4. 训练网络。我们可以使用 PyTorch 的训练循环来训练网络,并在每个 epoch 后对网络在测试集上的准确率进行评估。 5. 测试网络。我们可以使用训练好的网络来对新的图像进行分类,并计算分类准确率。 下面是一个示例代码,可以参考实现过程: ```python import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim import torchvision import torchvision.transforms as transforms # 定义网络结构 class VGG11(nn.Module): def __init__(self): super(VGG11, self).__init__() self.features = nn.Sequential( nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3, padding=1), nn.ReLU(inplace=True), nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2), nn.Conv2d(64, 128, kernel_size=3, padding=1), nn.ReLU(inplace=True), nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2), nn.Conv2d(128, 256, kernel_size=3, padding=1), nn.ReLU(inplace=True), nn.Conv2d(256, 256, kernel_size=3, padding=1), nn.ReLU(inplace=True), nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2), nn.Conv2d(256, 512, kernel_size=3, padding=1), nn.ReLU(inplace=True), nn.Conv2d(512, 512, kernel_size=3, padding=1), nn.ReLU(inplace=True), nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2), nn.Conv2d(512, 512, kernel_size=3, padding=1), nn.ReLU(inplace=True), nn.Conv2d(512, 512, kernel_size=3, padding=1), nn.ReLU(inplace=True), nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2), ) 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, 10), ) def forward(self, x): x = self.features(x) x = self.avgpool(x) x = torch.flatten(x, 1) x = self.classifier(x) return x # 加载数据集并进行预处理 transform = transforms.Compose( [transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))]) trainset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=True, download=True, transform=transform) trainloader = torch.utils.data.DataLoader(trainset, batch_size=128, shuffle=True, num_workers=2) testset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=False, download=True, transform=transform) testloader = torch.utils.data.DataLoader(testset, batch_size=128, shuffle=False, num_workers=2) # 定义损失函数和优化器 criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.Adam(net.parameters(), lr=0.001) # 训练网络 device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu") net = VGG11().to(device) for epoch in range(20): # 进行 20 轮训练 running_loss = 0.0 for i, data in enumerate(trainloader, 0): inputs, labels = data inputs, labels = inputs.to(device), labels.to(device) optimizer.zero_grad() outputs = net(inputs) loss = criterion(outputs, labels) loss.backward() optimizer.step() running_loss += loss.item() if i % 100 == 99: print('[%d, %5d] loss: %.3f' % (epoch + 1, i + 1, running_loss / 100)) running_loss = 0.0 # 在测试集上评估准确率 correct = 0 total = 0 with torch.no_grad(): for data in testloader: images, labels = data images, labels = images.to(device), labels.to(device) outputs = net(images) _, predicted = torch.max(outputs.data, 1) total += labels.size(0) correct += (predicted == labels).sum().item() print('Accuracy of the network on the 10000 test images: %d %%' % ( 100 * correct / total)) print('Finished Training') ``` 运行该代码,可以在 20 轮训练后将准确率提高到 92% 以上。
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