T7：咖啡豆识别 **一、前期工作**1.设置GPU,导入库2.导入数据3.查看数据 **二、数据预处理**1.加载数据2.可视化数据3.配置数据集 **三、构建CNN网络模型**1、手动搭建2、直接调用官方模型 **四、编译模型****五、训练模型****六、模型评估****七、预测**八、暂时总结 🍨 本文为🔗365天深度学习训练营 中的学习记录博客🍖 原作者：K

🍨 本文为🔗365天深度学习训练营 中的学习记录博客🍖 原作者：K同学啊 | 接辅导、项目定制 –来自百度网盘超级会员V5的分享 数据链接 提取码：7zt2 –来自百度网盘超级会员V5的分享 目录 0. 总结1. 数据导入及处理部分2. 划分数据集3. 模型构建部分3.1 调用官方的VGG16模型3.2 自定义VGG16模型3.3 公式推导 4. 设置超参数：定义损失函数

>- **🍨 本文为[🔗365天深度学习训练营](https://mp.weixin.qq.com/s/rbOOmire8OocQ90QM78DRA) 中的学习记录博客**>- **🍖 原作者：[K同学啊 | 接辅导、项目定制](https://mtyjkh.blog.csdn.net/)** 一、前期工作 import torchimport torch.nn as nn

深度学习 Day 16——利用卷神经网络实现咖啡豆的识别 文章目录 深度学习 Day 16——利用卷神经网络实现咖啡豆的识别一、前言二、我的环境三、前期工作1、导入依赖项并设置GPU2、导入数据集3、查看数据集 四、数据预处理1、加载数据2、检查数据并可视化数据3、配置数据集并进行归一化处理 五、构建VGG-16网络六、设置动态学习率、损失函数、优化器，指标为准确率七、训练模型八、可视化结

🍨 本文为🔗365天深度学习训练营 中的学习记录博客🍦 参考文章：365天深度学习训练营-第7周：咖啡豆识别（训练营内部成员可读）🍖 原作者：K同学啊 | 接辅导、项目定制🚀 文章来源：K同学的学习圈子 Z. 心得感受+知识点补充 VGG-16 结构说明：13个卷积层（Convolutional Layer），分别用blockX_convX表示3个全连接层（Fully conn