Cifar10数据集包含10个不同类别的图像,每个类别有6000个图像。其中50000个图像用于训练,剩下的10000个用于测试。每个图像的尺寸为32x32,并包含RGB三个颜色通道。 CNN模型架构 在本例中,我们将使用一个简单的CNN模型来对Cifar10数据集进行分类。该模型由两个卷积层、两个池化层和两个全连接层组成。 首先,我们需要...
这个代码示例展示了如何使用PaddlePaddle框架实现一个完整的卷积神经网络(CNN)图像分类模型,包括数据加载、模型定义、训练过程和模型保存。该模型使用Cifar10数据集进行训练和验证,并确保了全连接层的输入特征数正确设置以匹配卷积层和平展层的输出。 2024-11-16 17:18:49 BML Codelab JupyterLab 3.0.0beta2 Python3 ...
,return的这两个参数分别是输入的图片,是否参与模型的训练,此处为参与,注意,当模型训练好后,用在验证数据上时,不再归一化,所以测试数据时,应为False.defone_hot_encode(x):#complete"""对输入的列表(真实类别标签),转换为
valid_labels=[]#迭代循环5次,分批次读入原始数据forbatch_iinrange(1, n_batches + 1):#调用读入数据函数features, labels =load_cfar10_batch(cifar10_dataset_folder_path, batch_i)#求得features得长度,取10%,并取整,作为 验证数据集。validation_count = int(len(features) * 0.1)#调用我们定义的预处...
sigmoid 激活函数;对于多分类问题,可以使用 softmax 激活函数。 模型构建 UCI wine: 我们加载 sklearn.datasets 中的 load_wine作为训练数据,划分为数据集和测试集,并进行标准化操作 接着调用 MLPClassifier(hidden_layer_sizes=(100,), max_iter=1000, random_state=42) 创建模型 ...
mv cifar-10-python.tar.gz /home/aistudio/data --2023-06-22 19:30:10-- http://ai-atest.bj.bcebos.com/cifar-10-python.tar.gz Resolving ai-atest.bj.bcebos.com (ai-atest.bj.bcebos.com)... 182.61.200.229, 182.61.200.195, 2409:8c04:1001:1002:0:ff:b001:368a Connecting to ai-a...
图2-2 ImageNet 1000个标签分类 由于ImageNet中的数据太过庞大,数据超过1TB,所需要的算力非常大,训练时间非常长。所以我们使用对CIFAR进行测试,这个数据集是 Visual Dictionary(Teaching computers to recognize objects) 的子集,由Alex Krizhevsky、Vinod Nair和Geoffrey Hinton三个教授收集,主要来自Google和各类搜索引擎...