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AlexKingWang/
OldNetForPytorch

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01 基础环境

Anaconda

安装完成Anaconda，这里就不再叙述。

用anacode控制python的版本

conda create -n pytorch python==3.8

查看以下所有的环境

conda env list

激活pytorch的相关环境

activate pytoch

安装pytorch

conda install pytorch==1.10.1 torchvision==0.11.2 torchaudio==0.10.1 cudatoolkit=11.3 -c pytorch

查看环境包

conda list

验证pytorch环境

python torchtest.py

查看自己的cuda版本

python check_env.py

查看数据

python downloadfashion.py

用命令行查看英伟达显卡的支持 cuda 驱动的支持最高版本 cuda tookit

在windows按下 win+R 组合键，打开 cmd 命令窗口。输入如下的命令：

nvidia-smi

代码目录

Docs--  文档
data--  数据集
 |-- FashionMNIST --衣服YUN数据集
LeNet-- LeNet模型
AlexNet-- AlexNet模型

02 LeNet

LeNet是1989年提出用于手写数字识别,具体看LeNet中的model.py.

LeNet(LeNet-5)由两个部分组成

特征提取部分：由两个卷积层和两个平均池化层组成
全连接层：由三个全连接层组成

模型单元结构

一个卷积层、一个sigmoid激活函数，一个池化层

数据的传输

卷积层输入为4维的数据(B,C,W,H)
卷积层输出为4维的数据(B,FN,OW,OH)
全连接层的输入为2维数据(B,L)
全连接层的输出为2维数据(B,FL)

模型训练

python LeNet/model_train.py

训练结果

50次的卷积

总结

1、卷积神经网络（CNN）是一类使用卷积层的网络。 2、在卷积神经网络中，组合使用卷积层、非线性激活函数sigmoid和全连接层。 3、为了构造高性能的卷积神经网络，我们通常对卷积层进行排列，逐渐降低其表示的空间分辨率，同时增加通道数。 4、在传统的卷积神经网络中，卷积块编码得到的表征在输出之前需由一个或多个全连接层进行处理。 5、LeNet是最早发布的卷积神经网络之一，它的问世有开创意义

03 AlexNet

AlexNet是LSVRC大规模视觉识别挑战赛，AlexNet首次引入了深度卷积神经网络，并获得2012的大规模视觉识别挑战赛的冠军，这标志着深度学习在计算机视觉领域的崭露头角。具体看AlexNet中的model.py.

训练结果

20次的卷积

碰到问题解决

搭建环境的时候出现

pyTorch DLL加载失败: [WinError 182] 操作系统无法运行 %1。 Error loading "D:\Software\anaconda3\envs\pytorch\lib\site-packages\torch\lib\caffe2_detectron_ops_gpu.dll" or one of its dependencies.

可以用以下命令解决

conda install -c defaults intel-openmp -f

无法下载数据集 pillow=9.4.0 降版本可以解决

conda install pillow=6.2.2

AlexKingWang/OldNetForPytorch

01 基础环境

Anaconda

用anacode控制python的版本

查看数据

用命令行查看英伟达显卡的支持 cuda 驱动的支持最高版本 cuda tookit

代码目录

02 LeNet

LeNet(LeNet-5)由两个部分组成

模型单元结构

数据的传输

模型训练

训练结果

总结

03 AlexNet

训练结果

碰到问题解决

搭建环境的时候出现

无法下载数据集 pillow=9.4.0 降版本可以解决

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