我们可以看出,32*32尺寸的彩色图片是不够清晰的,所以相比于MNIST数据集,cifar 10 数据集更为复杂,但利用卷积神经网络进行计算的话,准确率大概是全连接层的两倍,这就是为什么卷积神经网络比全连接网络更受欢迎的原因。 2、数据导入 方法一:使用如下代码就可以直接导入 import tensorflow as tf (x, y), (x_test...
步骤1:使用torchvision来加载和标准化CIFAR10训练和测试数据集 步骤2:使用pytorch框架定义一个卷积神经网络CNN步骤3:定义一个损失函数 步骤4:在训练数据集上训练网络 步骤5:在测试数据集上测试网络 步骤6:在不同的类上测试网络 二、重点问题: 1、如何下载数据: 使用:torchvision.datasets.CIFAR10和torch.utils.data....
https://github.com/tensorflow/models/tree/master/tutorials/image/cifar10 也可以从我的网盘下载: 链接:https://pan.baidu.com/s/1GyiKrMeMpXALOxuQRn_zsg密码:1a5y 从数据集提取图片 注意要先解压才能从.bin文件中提取 # coding: utf-8 # 导入当前目录的cifar10_input,这个模块负责读入cifar10数据 import ...
super().__init__()#特征提取网络self.conv1 = nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3)#第一层卷积,卷积核大小为3*3self.pool1 = nn.MaxPool2d(kernel_size=2)#设置池化层,池化核大小为2*2self.conv2 = nn.Conv2d(64, 64, kernel_size=3)#第二层卷积,卷积核大小为3*3self.pool2 = nn.MaxPool...
Keras版本 导入模块 from keras.datasets import cifar10 import numpy as np from keras.utils import np_utils import matplotlib.pyplot as plt from keras.models
数据读取部分,将TF中自带的cifar-10读取并对Data做标准化,对lable做独热映射,顺带做预处理。 #z-score标准化转换 用来把训练和测试集的数据标准化的z-score方法 训练的快一些 def normalization(x_img_train, x_img_test): mean = np.mean(x_img_train, axis=(0, 1, 2, 3))#四个维度 批数 像素x...
1. 什么是CNN卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络(Feedforward Neural Networks),是深度学习(deep learning)的代表算法之一。我们先来看卷积…
在计算机视觉领域中,CIFAR-10数据集是一个经典的基准数据集,广泛用于图像分类任务。本文将介绍如何使用PyTorch框架构建一个简单的卷积神经网络(CNN),并在CIFAR-10数据集上进行训练和评估。通过本文,您将了解到数据预处理、模型定义、训练过程及结果可视化的完整流程。
在PyTorch中使用卷积神经网络(CNN)训练CIFAR-10数据集是一个常见的深度学习任务。下面,我将按照你提供的提示,分步骤介绍如何使用PyTorch完成这一任务,并附上关键代码片段。 1. 准备CIFAR-10数据集 首先,我们需要下载并加载CIFAR-10数据集。PyTorch提供了torchvision库,可以方便地加载这个数据集。 python import torch ...
基于卷积神经网络的CIFAR10图像分类 【摘要】 一、CIFAR10数据集介绍 1.1 数据集介绍 CIFAR-10 数据集由10个类别的60000张32x32彩色图像组成,每类6000张图像。有50000张训练图像和10000张测试图像。 数据集分为五个训练批次和一个测试批次,每个批次有 10000 张图像。测试批次包含从每个类别中随机选择的...