使用卷积神经网络对CIFAR-10数据集进行分类 2.CIFAR-10数据集 2.1 下载CIFAR-10数据集 import urllib.request import os import tarfile import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "-1" print(tf.__version__) print(tf.test.is_gpu_available()) # 下载 url = 'https://www.cs.toronto.edu/~...
接下来,我们定义一个简单的卷积神经网络。该网络包含三个卷积层,两个池化层,以及两个全连接层。 importtorch.nnasnnclassConvNet(nn.Module):def__init__(self):super(ConvNet,self).__init__()self.conv1 = nn.Conv2d(3,32,3, padding=1)self.pool = nn.MaxPool2d(2,2)self.conv2 = nn.Conv2d...
import matplotlib.pyplot as plt 下载CIFAR10数据集 keras下的datasets就包含CIFAR10我们只要写下面简单的一行代码就可以导入 (train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = datasets.cifar10.load_data() 数据集大小在160M 左右 种类如下10类 class_names = ['airplane', 'automobile', 'bird'...
下载cifar10数据集 代码: importtorchvisionimporttorch transform=torchvision.transforms.Compose([torchvision.transforms.ToTensor(),torchvision.transforms.Resize(224)])train_set=torchvision.datasets.CIFAR10(root='./',download=False,train=True,transform=transform)test_set=torchvision.datasets.CIFAR10(root='./'...
搭建简单的卷积神经网络实现 Cifar-10 数据集分类 1. 数据集概述 对CIFAR-10 数据集的分类是机器学习中一个公开的基准测试问题,其任务是对一组32x32RGB的图像进行分类,这些图像涵盖了10个类别: 飞机, 汽车, 鸟, 猫, 鹿, 狗, 青蛙, 马, 船以及卡车。 ...
简介:机器学习之卷积神经网络使用cifar10数据集和alexnet网络模型训练分类模型 使用cifar10数据集和alexnet网络模型训练分类模型 下载cifar10数据集 代码: importtorchvisionimporttorch transform = torchvision.transforms.Compose( [torchvision.transforms.ToTensor(), ...
日新月异 PyTorch - pytorch 基础: 通过卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)做图片分类 - 通过 ResNet50 做图片分类的学习(对 cifar10 数据集做训练和测试),保存训练后的模型,加载训练后的模型并评估指定的图片
使用卷积神经网络对CIFAR-10数据集进行分类 2.CIFAR-10数据集 2.1 下载CIFAR-10数据集 import urllib.request import os import tarfile import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "-1" print(tf.__version__) print(tf.test.is_gpu_available()) ...
基于卷积神经网络(CNN)和CIFAR10数据集的图像智能分类 Web 应用是一个综合性的技术项目,旨在通过Web平台实现图像智能分类的功能。该项目涵盖了前端、后端、移动开发、操作系统、人工智能、物联网、信息化管理、数据库、硬件开发、大数据、课程资源、音视频、网站开发等多个技术领域的源码。这些源码包括了STM32、ESP8266...