pytorch自带cnn网络模型
时间: 2023-08-13 16:03:33 浏览: 188
回答: PyTorch自带的CNN网络模型包括AlexNet、VGG、ResNet、Inception等。这些模型可以通过导入torchvision库来使用。例如,可以使用torchvision.models中的alexnet、vgg16、resnet50等函数来实例化相应的模型。这些模型已经在大规模图像分类任务上进行了预训练,并且可以通过调用model.parameters()来获取模型的参数。在训练过程中,可以使用nn.CrossEntropyLoss作为损失函数,使用torch.optim.Adam作为优化器来更新模型的参数。在每个epoch中,可以使用for循环遍历训练数据,并计算损失函数和准确率。最后,可以使用loss.item()来获取损失值,使用(c0.argmax(1) == data\[1\]\[:, 0\]).sum().item()*1.0 / c0.shape\[0\]来计算准确率。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Pytorch构建CNN模型](https://blog.csdn.net/o6eceici/article/details/105302365)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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