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
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...
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 ...
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...
(cifar10_test, batch_size=batch_size) for epoch in range(epoch_num): # 训练轮数 for batch_id, data in enumerate(train_loader()): # 训练集拆包 x_data = paddle.cast(data[0], 'float32') # 转换数据类型 y_data = paddle.cast(data[1], 'int64') y_data = paddle.reshape(y_data,...
CIFAR-10数据集由10类32x32的彩色图片组成,一共包含60000张图片,每一类包含6000图片。其中50000张图片作为训练集,10000张图片作为测试集 2. 数据预处理 该章较略,代码为主,不懂自己查,或直接私聊问我 为了更简单一点,我们只识别飞机和小鸟~ 2.1 数据下载 from torchvision import datasets data_path = './Data...
数据集下载 官网地址:https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html 代码下载 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
【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 1000 张图像。训练批次包含随机顺序...
CIFAR-10训练集被分别存放在五个单独的文件中,测试集则存放在一个文件中。每个文件包含10000张图片及其分类信息,并且每个文件的格式都是一样的。可以从这里下载CIFAR-10数据集的Python版本,通过cPickle加载文件后我们可以得到一个Python dictionary对象。它包含两个元素: ...
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