【源码】基于PythonPyTorch框架的卷积神经网络实验项目

项目简介

本项目是基于Python和PyTorch框架构建的卷积神经网络（CNN）实验项目。通过对比不同网络结构、优化器、损失函数、归一化方法及图像尺寸等参数，探究其对卷积神经网络性能的影响。项目开展一系列实验，比较不同配置下网络的训练过程和验证集性能，试图找出最佳网络结构配置。

项目的主要特性和功能

1. 网络结构设计：定义多个不同配置的卷积神经网络模型，涵盖不同数量的隐藏层、神经元以及归一化方法。
2. 数据加载：借助PyTorch的torchvision库加载训练集和验证集数据，并对图像进行灰度化、调整大小等预处理。
3. 训练过程：采用Adamax优化器和交叉熵损失函数对不同配置的网络进行训练，记录训练过程中的损失和准确率。
4. 性能评估：训练时通过计算验证集上的损失和准确率评估模型性能。
5. 结果可视化：使用matplotlib库绘制训练集和验证集的损失与准确率曲线图，便于直观观察和分析不同配置下网络的性能。

安装使用步骤

1. 环境准备：确保已安装Python和PyTorch环境。
2. 数据准备：依据提供的路径，准备好训练集和验证集的数据。
3. 运行代码：在终端或命令行工具中，运行项目的主脚本文件，例如main.py。
4. 查看结果：在终端或命令行工具里，可查看训练过程中的输出信息，包含损失和准确率等。
5. 结果可视化：运行结束后，可在figs目录下找到可视化的结果图，包括损失和准确率的曲线图。

注意：项目中的代码文件可能需根据实际环境或路径进行修改，如数据集路径、输出路径等。同时，为运行该项目，可能需要安装torch、torchvision和matplotlib等额外的库。

下载地址

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