首先,我们需要加载并预处理CIFAR-10数据集。CIFAR-10包含60000张32x32的彩色图像,分为10个类别,每个类别有6000张图像。我们使用torchvision库来轻松加载这些数据,并应用一些基本的变换,如归一化。 importtorchvisionimporttorchvision.transformsastransforms transform = transforms.Compose([ transforms.ToTensor(), transforms...
2.2 导入CIFAR-10数据集 import os import numpy as np import pickle as p import tensorflow as tf import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "-1" print(tf.__version__) print(tf.test.is_gpu_available()) def load_CIFAR_batch(filename): """ load single batch of cifar """ with ...
这是因为对于卷积神经网络,会利用像素的局部关系,但是打乱顺序以后,这些像素间的关系将无法得到利用。 二、CIFAR10数据分类 input[channel] = (input[channel] - mean[channel]) / std[channel] View Code CIFAR10图像展示 定义网络,损失函数和优化器 训练网络 测试集中取八张图 准确率64% 三、使用 VGG16 对 ...
前面我们用TensorFlow2.0种的keras框架建立了简单的神经网络对MNIST数据集进行分类,这次我们使用卷积神经网络对CIFAR10 数据集进行分类 CIFAR10 数据集包含 10 类,共 60000 张彩色图片,每类图片有 6000 张。此数据集中 50000 个样例被作为训练集,剩余 10000 个样例作为测试集。 这次我们继续使用TensorFlow2.0里的高级AP...
Cifar-10官网中二进制文件数据集,使用Cifar-10的5个batch进行训练和其所提供的测试数据集进行模型检验,模型在使用单个CPU进行10000 次迭代大约训练90分钟的情况下预测正确率达到76%的精度。本文记录每10 次迭代后的损失函数值并绘图进行讨论,同时比较了不同迭代次数下的预测正确率关系,对于在训练时间和预测正确率的权...
本文演示了训练一个简单的卷积神经网络 (CNN) 来对 CIFAR 图像进行分类。由于本教程使用 Keras Sequential API,因此创建和训练我们的模型只需几行代码。 设置 library(keras) 下载并准备 CIFAR10 数据集 CIFAR10 数据集包含 10 个类别的 60,000 张彩色图像,每个类别有 6,000 张图像。数据集分为 50,000 张训...
一、CIFAR-10数据加载及预处理 CIFAR-10 是一个常用的彩色图片数据集,它有 10 个类别,分别是 airplane、automobile、bird、cat、deer、dog、frog、horse、ship和 truck。每张图片都是 33232 ,也就是 三通道彩色图片,分辨率 32*32。 import torchvision as tv ...
本文演示了训练一个简单的卷积神经网络 (CNN) 来对 CIFAR 图像进行分类。由于本教程使用 Keras Sequential API,因此创建和训练我们的模型只需几行代码。 设置 library(keras) 下载并准备 CIFAR10 数据集 CIFAR10 数据集包含 10 个类别的 60,000 张彩色图像,每个类别有 6,000 张图像。数据集分为...
CIFAR10 数据集包含 10 个类别的 60,000 张彩色图像,每个类别有 6,000 张图像。数据集分为 50,000 张训练图像和 10,000 张测试图像。这些类是互斥的,它们之间没有重叠。 验证数据 为了验证数据集看起来是否正确,让我们绘制训练集中的前 25 张图像并在每张图像下方显示类别名称。
首先,我们需要导入必要的库和数据集: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from tensorflow.keras.datasets import cifar10 from