VGG网络实现教程与核心代码解析

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vgg代码
1 下载量 153 浏览量 更新于2024-10-28 收藏 11.06MB ZIP 举报
资源摘要信息:"本资源包含了VGG网络的实现代码，涵盖了从模型定义到训练的全过程。VGG网络是由牛津大学的视觉几何组（Visual Geometry Group，简称VGG）提出的卷积神经网络架构，它在2014年的ImageNet大规模视觉识别挑战赛（ILSVRC）中取得了显著的成绩。VGG网络以其简单、规则的网络结构著称，由多个卷积层和池化层构成，主要使用3x3的卷积核和2x2的池化操作，通过重复使用这些小尺寸的卷积核，构建出多层的网络结构，从而捕捉图像的特征。VGG网络的深度版本，如VGG16和VGG19，深度可达16到19层，因此模型参数量较大，需要较大的计算资源和数据集进行训练。 本资源中的文件结构非常清晰，包含以下文件： - vgg.py：这个文件包含了VGG模型的定义代码，它详细展示了如何使用卷积层（Convolutional Layer）、激活层（如ReLU）、池化层（Pooling Layer）以及全连接层（Fully Connected Layer）来构建VGG网络。该文件将指导初学者如何一步步搭建VGG网络的结构，并可以作为一个很好的学习和参考材料。 - vggtrain.py：这个文件则是负责网络训练过程的代码，其中包括模型的初始化、损失函数的选择、优化器的配置以及训练过程的循环等。初学者可以通过该文件了解如何使用训练数据集对模型进行训练，并且能够学习到如何调整超参数、保存模型和监控训练进度等实用技巧。 - input_data：该文件夹可能包含了用于训练和验证模型的数据集，例如图片文件和标签文件。初学者可以根据实际情况将数据集文件放置于此文件夹中，并在vggtrain.py中编写相应的数据加载和处理代码，以便模型能够正确读取和处理数据。 通过本资源，初学者不仅能够了解VGG网络的架构和工作原理，还能够亲自动手实践模型的搭建和训练过程，这对于深入理解卷积神经网络和进行图像处理的开发工作非常有帮助。同时，本资源也适合想要对现有VGG网络实现进行修改或扩展的研究人员和工程师使用，因为它提供了VGG模型的核心代码实现。"

vgg.zip_pigfgz_saidvlf_vgg_vgg识别图像_图像识别

2022-09-23 上传
在这个“vgg.zip_pigfgz_saidvlf_vgg_vgg识别图像_图像识别”项目中，我们将探讨如何利用TensorFlow框架实现VGG模型对图像的识别。 首先，VGG模型的核心在于其连续的卷积层和池化层设计。典型的VGG架构包括多个由3...

boostdesc_bgm.i,vgg_generated_48.i等缺少文件.zip

2020-05-15 上传
fatal error: boostdesc_bgm.i: 没有那个文件或目录 #include "boostdesc_bgm.i" 将这些文件放到/home/pi/.........../opencv_contrib/modules/xfeatures2d/src目录下 包括 ...vgg_generated_120.i

‘vgg_generated_120.i’and ‘boostdesc_bgm.i’No such file or directory.rar

2019-07-05 上传
解决Opencv3.3.0编译contrib时报错：“vgg_generated_120.i”: No such file or directory和“boostdesc_bgm.i”: No such file or directory等问题。 将目录中boostdesc_bgm.i、boostdesc_bgm_bi.i、boostdesc_bgm_...

torch.save(vgg16.state_dict(), "vgg16_method2.pth")其中的vgg16.state_dict()

2023-05-02 上传
`vgg16.state_dict()` 是一个字典对象，它包含了 VGG16 模型中所有可训练参数的名称和对应的张量值。在 PyTorch 中，模型的参数通常被保存在模型的 `state_dict` 中，以便于存储和加载模型的状态。 `torch.save()` ...

vgg.get_layer(layer).output for layer in layers

2024-04-16 上传
vgg.get_layer(layer).output for layer in layers 是一个用于获取VGG模型中指定层的输出的代码片段。在这个代码中，vgg是一个VGG模型的实例，layers是一个包含层名称的列表。 这段代码的作用是通过遍历layers列表...

VGG.__init__() got an unexpected keyword argument 'pretained'

2023-12-26 上传
以下是一个示例代码，展示了如何正确使用VGG的初始化函数： ```python import torch import torchvision.models as models vgg = models.vgg16(pretrained=True) ``` 在这个示例中，我们使用了`vgg16`模型，并将`...

with tf.device('/cpu:0'): with tf.Session() as sess: images = tf.placeholder("float", [2, 224, 224, 3]) feed_dict = {images: batch} vgg = vgg19.Vgg19() with tf.name_scope("content_vgg"): vgg.build(images) prob = sess.run(vgg.prob, feed_dict=feed_dict) print(prob) utils.print_prob(prob[0], './synset.txt') utils.print_prob(prob[1], './synset.txt')

2023-06-10 上传
- 第6-8行创建了一个名为"content_vgg"的命名空间，并使用vgg.build(images)构建了模型，其中images是placeholder张量。 - 第9行通过sess.run()方法运行了模型的输出prob，feed_dict参数提供了输入图像批处理。 - 第...

vggface2_resnet50_v2.zip下载

2023-10-09 上传
vggface2_resnet50_v2.zip是一个压缩文件，内含vggface2_resnet50_v2模型的相关文件。这个模型是基于ResNet-50的深度学习模型，用于人脸识别任务。 下载这个模型文件的过程可以通过以下步骤完成： 1. 首先，在网络...

ratio = 4 small_conv_arch = [(pair[0], pair[1] // ratio) for pair in conv_arch] net = vgg(small_conv_arch) lr, num_epochs, batch_size = 0.05, 10, 128 train_iter, test_iter = d2l.load_data_fashion_mnist(batch_size, resize=224) d2l.train_ch6(net, train_iter, test_iter, num_epochs, lr, d2l.try_gpu())

2023-06-03 上传
这段代码是一个使用VGG网络在Fashion-MNIST数据集上进行训练的示例。首先，它将给定的卷积结构(conv_arch)缩小了4倍(ratio=4)，得到了一个较小的卷积结构(small_conv_arch)。然后，它使用这个较小的卷积结构构造了一...

import torch from torch import nn from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter class MyModule(nn.Module): def __init__(self): super(MyModule, self).__init__() self.model1 = nn.Sequential( nn.Flatten(), nn.Linear(3072, 100), nn.ReLU(), nn.Linear(100, 1), nn.Sigmoid() ) def forward(self, x): x = self.model1(x) return x import torch import torchvision from PIL.Image import Image from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter from torch import nn, optim from torch.utils.data import dataloader from torchvision.transforms import transforms from module import MyModule train = torchvision.datasets.CIFAR10(root="../data",train=True, download=True, transform= transforms.ToTensor()) vgg_model = torchvision.models.vgg16(pretrained=True) vgg_model.classifier.add_module('add_linear', nn.Linear(1000,2)) #ToImage = transforms.ToPILImage() #Image.show(ToImage(train[0][0])) train_data = dataloader.DataLoader(train, batch_size = 128, shuffle=True) model = MyModule() #criterion = nn.BCELoss() epochs = 5 learningRate = 1e-3 optimizer = optim.SGD(model.parameters(),lr = learningRate) loss = nn.CrossEntropyLoss() Writer = SummaryWriter(log_dir="Training") step = 0 for epoch in range(epochs): total_loss = 0 for data,labels in train_data: y = vgg_model(data) los = loss(y,labels) optimizer.zero_grad() los.backward() optimizer.step() Writer.add_scalar("Training",los,step) step = step + 1 if step%100 == 0: print("Training for {0} times".format(step)) total_loss += los print("total_loss is {0}".format(los)) Writer.close() torch.save(vgg_model,"model_vgg.pth")修改变成VGG16-两分类模型

2023-05-30 上传
具体代码实现如下： ```python import torch import torchvision from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter from torch import nn, optim from torch.utils.data import dataloader from ...
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