一、数据集简介 1.1 小尺度视觉图像分类数据集——CIFAR-10数据集 1.2 读取和处理CIFAR-10数据 二、搭建卷积神经网络 2.1 主干网络 2.2 分类层 三、实验分析 3.1 MNIST数据集的实验结果 3.2 CIFAR10数据集的实验结果 四、本章小结 一、数据集简介 在本章,我们将使用两个数据集,分别是此前已用过的手写数字识别...
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...
其中 CIFAR-10 数据集包含6e4张32×32的小图片, 平均分为10个类别,5e4张训练图片和1e4张测试图片. 数据集划分为5个训练 batch 和1个测试 batch, 每个 batch 包含1e4张图片. 测试 batch 包含1000张从各类别中随机选择的图片, 测试 batch 包含5000张来自各类别的任意顺序的图片. 数据集示意图如下: ...
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 cifar10_input # 导入TensorFlow和其他一些可能用到的模块。 import tensorflow as tf import os impo...
CIFAR-10是一个通常用于训练CIFAR神经网络的特定数据集。它由6万张32×32彩色图像组成。这些图像分为10大类,是从各种来源收集的,如网页、新闻组和个人图像集。每个大类有6千张图像,平均分为训练集、测试集和验证集,是测试新的计算机视觉架构和其他机器学习模型的理想集。
1.cifar10数据集介绍 2.cifar10数据集读取 3.卷积神经网络搭建 3.1使用class声明网络结构 使用 Sequential 可以快速搭建网络结构,但是如果网络包含跳连等其他复杂网络结构,Sequential 就无法表示了。这就需要使用 class 来声明网络结构。 3.2卷积神经
CIFAR-10是一个特定数据集，通常用于训练CIFAR神经网络。它由60000幅32×32彩色图像组成，分为10个类别。这些图像是从各种来源收集的，例如网页、新闻和个人图像集。每个类别包含6000幅图像，平均分配在训练集、测试集和验证集中，使其成为测试计算机视觉和其他机器学习模型的理想图像集。卷积神经网络和其他类型网络的...
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 ...
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 ...