动手学深度学习(Pytorch版)代码实践 -卷积神经网络-29残差网络ResNet
29残差网络ResNet
import torch
from torch import nn
from torch.nn import functional as F
import liliPytorch as lp
import matplotlib.pyplot as plt# 定义一个继承自nn.Module的残差块类
class Residual(nn.Module):def __init__(self, input_channels, num_channels, use_1x1conv=False, strides=1):super().__init__()# 第一个卷积层,使用3x3的卷积核,填充为1,步幅为指定值self.conv1 = nn.Conv2d(input_channels, num_channels, kernel_size=3, padding=1, stride=strides)# 第二个卷积层,使用3x3的卷积核,填充为1self.conv2 = nn.Conv2d(num_channels, num_channels, kernel_size=3, padding=1)# 可选的1x1卷积层,用于匹配输入输出通道数和步幅if use_1x1conv:self.conv3 = nn.Conv2d(input_channels, num_channels, kernel_size=1, stride=strides)else:self.conv3 = None# 批量归一化层self.bn1 = nn.BatchNorm2d(num_channels)self.bn2 = nn.BatchNorm2d(num_channels)# 为什么需要两个不同的批量归一化层?# 1.不同的位置,不同的输入特征# 2.独立的参数和统计数据def forward(self, X):# 先通过第一个卷积层、批量归一化层和ReLU激活函数Y = F.relu(self.bn1(self.conv1(X)))# 然后通过第二个卷积层和批量归一化层Y = self.bn2(self.conv2(Y))# 如果定义了conv3,则通过conv3调整Xif self.conv3:X = self.conv3(X)# 将输入X加到输出Y上实现残差连接Y += X# 通过ReLU激活函数return F.relu(Y)# 创建一个包含输入和输出形状一致的残差块实例,并测试其输出形状
# blk = Residual(3, 3)
# X = torch.rand(4, 3, 6, 6)
# Y = blk(X)
# print(Y.shape) # 预期输出形状:torch.Size([4, 3, 6, 6])# 创建一个包含1x1卷积和步幅为2的残差块实例,并测试其输出形状
# blk = Residual(3, 6, use_1x1conv=True, strides=2)
# print(blk(X).shape) # 预期输出形状:torch.Size([4, 6, 3, 3])# 定义一个包含初始卷积层、批量归一化层、ReLU激活函数和最大池化层的顺序容器
b1 = nn.Sequential(nn.Conv2d(1, 64, kernel_size=7, stride=2, padding=3),nn.BatchNorm2d(64),nn.ReLU(),nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2, padding=1)
)# 定义一个函数,用于创建由多个残差块组成的模块
def resnet_block(input_channels, num_channels, num_residuals, first_block=False):blk = []for i in range(num_residuals):# 如果是第一个残差块且不是第一个模块,则使用1x1卷积和步幅为2if i == 0 and not first_block:blk.append(Residual(input_channels, num_channels, use_1x1conv=True, strides=2))else:blk.append(Residual(num_channels, num_channels))return blk# 创建由残差块组成的各个模块
# *符号有多种用途,但在函数调用时,*符号主要用于将列表或元组解包。
# *resnet_block()的作用是将列表中的元素逐个传递给nn.Sequential
b2 = nn.Sequential(*resnet_block(64, 64, 2, first_block=True))
b3 = nn.Sequential(*resnet_block(64, 128, 2))
b4 = nn.Sequential(*resnet_block(128, 256, 2))
b5 = nn.Sequential(*resnet_block(256, 512, 2))# 创建整个ResNet模型
net = nn.Sequential(b1, b2, b3, b4, b5,nn.AdaptiveAvgPool2d((1, 1)), # 自适应平均池化层nn.Flatten(), # 展平层nn.Linear(512, 176) # 全连接层,输出10类
)# 测试整个网络的输出形状
X = torch.rand(size=(1, 1, 96, 96))
for layer in net:X = layer(X)print(layer.__class__.__name__, 'output shape:\t', X.shape)
# Sequential output shape: torch.Size([1, 64, 24, 24])
# Sequential output shape: torch.Size([1, 64, 24, 24])
# Sequential output shape: torch.Size([1, 128, 12, 12])
# Sequential output shape: torch.Size([1, 256, 6, 6])
# Sequential output shape: torch.Size([1, 512, 3, 3])
# AdaptiveAvgPool2d output shape: torch.Size([1, 512, 1, 1])
# Flatten output shape: torch.Size([1, 512])
# Linear output shape: torch.Size([1, 10])# 设置训练参数
lr, num_epochs, batch_size = 0.05, 10, 256
# 加载训练和测试数据
train_iter, test_iter = lp.loda_data_fashion_mnist(batch_size, resize=96)
# 训练模型
lp.train_ch6(net, train_iter, test_iter, num_epochs, lr, lp.try_gpu())
# 显示训练结果
plt.show()# loss 0.009, train acc 0.998, test acc 0.920
# 2306.3 examples/sec on cuda:0
运行结果:
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【高考志愿】环境科学与工程
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C语言力扣刷题8——环形链表——[快慢双指针, 龟兔赛跑]
力扣刷题8——环形链表——[快慢双指针, 龟兔赛跑] 一、博客声明二、题目描述三、解题思路1、思路说明 四、解题代码(附注释) 一、博客声明 找工作逃不过刷题,为了更好的督促自己学习以及理解力扣大佬们的解题思路,开辟这个系列来…...
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【Android 构建新工具】Bazel 构建Android项目
【Android 构建新工具】Bazel 构建Android项目 本文我们使用Bazel构建一个最简单的Android项目。Bazel提供了编译Android程序内置的方法,具体参考:Android Rules 1. 环境准备 Bazel只是编译工具,不是真正的编译器,所以还是需要Andorid开发的SD、NDK以及Android Studio,…...
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2024华为数通HCIP-datacom最新题库(变题更新⑤)
请注意,华为HCIP-Datacom考试831已变题 请注意,华为HCIP-Datacom考试831已变题 请注意,华为HCIP-Datacom考试831已变题 近期打算考HCIP的朋友注意了,如果你准备去考试,还是用的之前的题库,切记暂缓。 1、…...
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flink的窗口
目录 窗口分类 1.按照驱动类型分类 1. 时间窗口(Time window) 2.计数窗口(Count window) 2.按照窗口分配数据的规则分类 窗口API分类 API调用 窗口分配器器: 窗口函数 增量聚合函数: 全窗口函数…...
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全新宝马1系是否会引进国产,新款车的产品力是高还是低
换代版宝马1系的定妆图发布之后,关于车辆外观设计的争论最为激烈,其次则是有关换代版是否会引进的讨论。有读者提出了这个问题,那就来简单讲一讲。先讲答案:宝马1系换代版引进的可能性无限接近零,因为引进来也只会是冷门车。两类1系与两种体验不是所有的宝马1系都有可玩性,…...
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Wipro与西门子合作集成PAVE360软件以变革汽车软件研发
盖世汽车讯 据外媒报道,领先的技术服务与咨询公司Wipro宣布与西门子公司建立战略合作伙伴关系,将通过将西门子的PAVE360软件和数字孪生技术与Wipro的汽车工程与数字化转型功能集成,以变革汽车软件开发。PAVE360此次合作旨在解决软件定义汽车快速演进所带来的汽车软件开发日益…...
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2141.4km!星纪元ET全球上市,18.98万元起
5月9日,星纪元ET正式全球上市,共推出8个版型,分别为增程系列:Plus 18.98万元、Pro 20.58万元、Pro+22.58万元,以及纯电系列:Pro22.98万元、Pro四驱23.98万元、Pro城市智驾24.98万元、Max 27.98万元、Ultra 31.98万元。官方还同步公布置换礼、金融礼等多重上市权益豪礼,并将…...
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老款不停售?全新大众帕萨特有望今年内上市车长超5米
据国内媒体报道,上汽大众旗下的全新一代帕萨特车型有望于今年下半年上市,新车可能会被命名为帕萨特PRO,在外形方面会有比较大的幅度的变动,尺寸也有所增加。不过新车上市之后,现款帕萨特可能并不会停售,而是两代同堂销售。这意味着帕萨特PRO的定位应该会比现款帕萨特更高…...
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【全开源】知识库文档系统源码(ThinkPHP+FastAdmin)
知识库文档系统源码:构建智慧知识库的基石 引言 在当今信息爆炸的时代,知识的有效管理和利用对于企业和个人来说至关重要。知识库文档系统源码正是为了满足这一需求而诞生的,它提供了一个高效、便捷的平台,帮助用户构建、管理、…...
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Matlab|基于PMU相量测量单元进行电力系统电压幅值和相角状态估计
主要内容 程序采用三种方法对14节点和30节点电力系统状态进行评估: ①PMU同步相量测量单元结合加权最小二乘法(WLS)分析电力系统的电压幅值和相角状态; ②并采用牛顿-拉夫逊方法进行系统潮流计算,结果作为理论分…...