图像分类任务
案例介绍
# 从paddle.vision.models 模块中import 残差网络，VGG网络，LeNet网络
# 确保从paddle.vision.datasets.Cifar10中加载的图像数据是np.ndarray类型
paddle.vision.set_image_backend('cv2')
# 调用resnet50模型
model = paddle.Model(resnet50(pretrained=False, num_classes=10))
# 使用Cifar10数据集
train_dataset = Cifar10(mode='train', transform=Transpose())
val_dataset = Cifar10(mode='test', transform=Transpose())
# 定义优化器
optimizer = Momentum(learning_rate=0.01,
momentum=0.9,
weight_decay=L2Decay(1e-4),
parameters=model.parameters())
# 进行训练前准备
model.prepare(optimizer, CrossEntropyLoss(), Accuracy(topk=(1, 5)))
图像分类任务
案例介绍
下面是paddle实现的基于深度学习的图像分类部分代码：
# 从paddle.vision.models 模块中import 残差网络，VGG网络，LeNet网络
# 确保从paddle.vision.datasets.Cifar10中加载的图像数据是np.ndarray类型
paddle.vision.set_image_backend('cv2')
# 调用resnet50模型
model = paddle.Model(resnet50(pretrained=False, num_classes=10))
# 使用Cifar10数据集
train_dataset = Cifar10(mode='train', transform=Transpose())
val_dataset = Cifar10(mode='test', transform=Transpose())
# 定义优化器
optimizer = Momentum(learning_rate=0.01,
momentum=0.9,
weight_decay=L2Decay(1e-4),
parameters=model.parameters())
# 进行训练前准备
model.prepare(optimizer, CrossEntropyLoss(), Accuracy(topk=(1, 5)))
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