pytorchvggnet的实例

时间: 2023-09-30 18:08:58 浏览: 39
以下是一个使用PyTorch实现VGGNet的示例: ```python import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim import torchvision import torchvision.transforms as transforms # Define the VGGNet architecture class VGGNet(nn.Module): def __init__(self): super(VGGNet, self).__init__() self.features = nn.Sequential( nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3, padding=1), nn.ReLU(inplace=True), nn.Conv2d(64, 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.Conv2d(128, 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.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.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.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(inplace=True), nn.Dropout(), nn.Linear(4096, 4096), nn.ReLU(inplace=True), nn.Dropout(), nn.Linear(4096, 1000), ) def forward(self, x): x = self.features(x) x = self.avgpool(x) x = torch.flatten(x, 1) x = self.classifier(x) return x # Load the CIFAR-10 dataset transform = transforms.Compose( [transforms.Resize(256), transforms.CenterCrop(224), 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=4, 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=4, shuffle=False, num_workers=2) classes = ('plane', 'car', 'bird', 'cat', 'deer', 'dog', 'frog', 'horse', 'ship', 'truck') # Define the optimizer and loss function net = VGGNet() criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9) # Train the network for epoch in range(2): # loop over the dataset multiple times running_loss = 0.0 for i, data in enumerate(trainloader, 0): # get the inputs; data is a list of [inputs, labels] inputs, labels = data # zero the parameter gradients optimizer.zero_grad() # forward + backward + optimize outputs = net(inputs) loss = criterion(outputs, labels) loss.backward() optimizer.step() # print statistics running_loss += loss.item() if i % 2000 == 1999: # print every 2000 mini-batches print('[%d, %5d] loss: %.3f' % (epoch + 1, i + 1, running_loss / 2000)) running_loss = 0.0 print('Finished Training') # Test the network on the test dataset correct = 0 total = 0 with torch.no_grad(): for data in testloader: images, labels = data 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)) ``` 此代码实现了一个VGGNet模型,用于分类CIFAR-10数据集的10个类别。该模型包含13个卷积层和3个全连接层,并使用交叉熵作为损失函数和随机梯度下降(SGD)作为优化器。在训练时,使用了两个epoch,并在每个mini-batch之后打印出运行损失。最后,测试了网络在测试数据集上的准确性。

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