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...
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 ...
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...
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/~kriz/cifar-10-python.tar.gz' ...
CIFAR-10数据集由60000个32x32彩色图像组成,包括10个类别,每个类别有6000个图像。有50000个训练图像和10000个测试图像。 数据集分为五个训练批次和一个测试批次,每个批次有10000个图像。测试批次包含来自每个类的正好1000个随机选择的图像。训练批次以随机顺序包含剩余的图像,但是一些训练批次可能包含来自一个类的更多图...
上文介绍了Batch Normalization技术。Batch Normalization是加速训练收敛速度的非
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
模型的顶部添加了密集层,将卷积层输出的3D张量展平为1D向量,之后接入多个Dense层,以适应CIFAR10的10个类别。最终,模型的测试准确率达到了70%以上,显示出CNN的有效性。文章还提及其他相关R语言深度学习实践,包括神经网络在金融、自然语言处理和股票预测等领域的应用示例。