Pytorch安装:
# CUDA 11.6
pip install torch==1.12.1+cu116 torchvision==0.13.1+cu116 torchaudio==0.12.1 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu116
# CUDA 11.3
pip install torch==1.12.1+cu113 torchvision==0.13.1+cu113 torchaudio==0.12.1 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113
# CUDA 10.2
pip install torch==1.12.1+cu102 torchvision==0.13.1+cu102 torchaudio==0.12.1 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu102
# CPU only
pip install torch==1.12.1+cpu torchvision==0.13.1+cpu torchaudio==0.12.1 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu
在安装Pytorch后,直接运行vgg16_main.py即可
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内容概要: 本资源详细介绍了如何使用PyTorch和VGG16模型处理MNIST数据集,并实现了接近99%的准确率。其中包括模型的建立、训练、评估以及优化技巧等,旨在帮助您快速掌握深度学习在图像分类任务中的应用。 适用人群: 本资源适用于深度学习初学者、PyTorch爱好者以及希望提高图像分类任务准确率的开发者。无论您是计算机科学、数据科学、人工智能等相关专业的本科生、研究生,还是相关领域的从业者,都能从本资源中受益。 使用场景及目标: 本资源适用于处理MNIST数据集的图像分类任务,通过使用VGG16模型,实现了高准确率的图像分类。同时,还提供了优化技巧和代码注释,帮助您更好地理解和应用深度学习技术。 其他说明: 本资源不仅提供了源码,还详细解释了代码的每一部分,让您能够轻松上手。此外,还提供了数据集的下载方式和预训练模型,方便您快速开始实验。如果您在处理MNIST数据集或使用PyTorch进行深度学习方面遇到任何问题,本资源将是您最佳的学习指南。
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vgg16_mnist
README.txt 656B
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高斯小哥
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