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 ...
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...
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...
cifar10_input# 要去 github上下载# 参数定义max_steps =1000batch_size =128data_dir ='F:\\tensorflow_xuexi\\cifar-10-batches-bin'#自己文件位置print(data_dir)# 对权值采取L2的正则化,L2正则化是使权值不能太大# 使各个特征的权值比较平均,从而达到防止过拟合的效果# 此函数用来定义权值w的,wl...
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...
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...
上文介绍了Batch Normalization技术。Batch Normalization是加速训练收敛速度的非
使用Tensorflow卷积神经网络对cifar10进行分类 数据说明:cifar数据是由data :50000*3072, labels=3072个横向量组成,类别名为['airplane', 'automobile', 'bird', 'cat', 'deer', 'dog', 'frog', 'horse', 'ship', 'truck'] 在下面的操作中,需要使用tf,one_hot(labels, len(names), axis=-1) # 将...