整个数据集被划分成训练集和测试集,其中训练集包含50000张图片,测试集包含10000张图片。下图展示了部分CIFAR-10图片及其所属类别: CIFAR-10训练集被分别存放在五个单独的文件中,测试集则存放在一个文件中。每个文件包含10000张图片及其分类信息,并且每个文件的格式都是一样的。可以从这里下载CIFAR-10数据集的Python版...
输出层:使用softmax函数,输出10个类别的概率分布。 训练过程 数据预处理:对CIFAR-10数据集进行预处理,包括归一化、数据增强等。 模型定义:使用深度学习框架(如TensorFlow、PyTorch)定义上述模型架构。 损失函数与优化器:使用交叉熵损失函数和Adam优化器进行训练。 训练与验证:将数据集划分为训练集和验证集,进行模型训练。
1.使用torchvision加载并预处理CIFAR-10数据集、 2.定义网络 3.定义损失函数和优化器 4.训练网络并更新网络参数 5.测试网络 运行环境: windows+python3.6.3+pycharm+pytorch0.3.0importtorchvisionastvimporttorchvision.transformsastransformsimporttorchastfromtorchvision.transformsimportToPILImage show=ToPILImage()#把...
今天小编就为大家分享一篇利用pytorch实现对CIFAR-10数据集的分类,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧点赞(0) 踩踩(0) 反馈 所需:1 积分 电信网络下载 share_file 2025-01-03 22:10:02 积分:1 work5 2025-01-03 22:09:23 积分:1 tee 2025-01-03 22:01:16 积分:...
caffe 利用cifar10进行训练 下载cifar10数据集 http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html 生成lmdb文件 import os import shutil EXAMPLE="./cifar10" DATA="./cifar10" DBTYPE="lmdb" print "Creating "+DBTYPE+"..." path1=EXAMPLE+"\\cifar10_train_"+DBTYPE...