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pytorch深度学习训练模板(分类、回归)

前言

LeNet-AlexNet-ZFNet: LeNet-AlexNet-ZFNet一维复现pytorch
VGG: VGG一维复现pytorch
GoogLeNet: GoogLeNet一维复现pytorch
ResNet: ResNet残差网络一维复现pytorch-含残差块复现思路分析
DenseNet: DenseNet一维复现pytorch
包含所有一维经典模型的代码可随意切换训练

为了使用pytorch的深度学习网络除了模型之外还需要深度学习代码的训练例程,其中例程所包含的功能。本例程包含的是分类任务,需要回归任务的例程联系我的邮箱即可,一般我一两天之内肯定会回复。

里面的例程包含一维网络的模板

保存数据

这里的主要原因是有些数据集需要预处理,用一个方法保存预处理之后的数据,这样就不用每次训练都要处理一遍数据,这里训练使用的数据是随机生成的,每一部分都单独写了一个文件。下面分别是保存数据和加载数据。
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

模型切换

在例程中,可以随意切换所有的经典模型,在测试选用那种模型的时候更方便,也方便后期选择基础模型改造
在这里插入图片描述

分类任务

所带的指标

这里包含三个经典指标,损失,训练集准确率,测试集准确率

在这里插入图片描述

回归任务

所带的指标
训练集损失、测试集损失
在这里插入图片描述

模型链接:

如果需要模型模板,可以关注我通过CSDN推广的的 微信公众号 浩浩的科研笔记 付费资料里花10元购买,可以在模板中随意切换使用经典的网络模型

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