使用卷积神经网络对CIFAR-10数据集进行分类 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/~...
CIFAR-10数据集可以通过以下两种方法之一下载：使用 Keras 内置数据集来自官方网站 方法一 使用 Keras 内置数据集下载非常简单。它已经转换为适合 CNN 输入的形状。不用头疼，只要写一行代码就可以了。(train_x, train_y), (X_test, y_test) = cifar10.load_data()方法2 该数据也可以从官方网站下载。但唯一...
1 案例描述使用卷积神经网络对CIFAR10数据集进行分类。 2 CIFAR-10数据集CIFAR-10是一个用于识别普适物体的小型数据集,它包含了10个类别的RGB彩色图片。 图片尺寸:32 x 32 训练图片50000张,测试图片10000张 htt…
前言在上一篇专栏中,我们利用卷积自编码器对MNIST数据进行了实验,这周我们来看一个Kaggle上比较经典的一个图像分类的比赛CIFAR( CIFAR-10 - Object Recognition in Images ),这个比赛现在已经关闭了,但不妨碍…
num_classes= 10x_train= x_train.astype('float32')/255x_test= x_test.astype('float32')/255#CNNmodel=tf.keras.Sequential()#unit 1model.add(layers.Conv2D(16, (3, 3), padding='same',activation=tf.nn.relu, input_shape=x_train.shape[1:])) ...
卷积神经网络 在这教程中,主要学习训练CNN,来对CIFAR-10数据集进行图像分类。 该数据集中的图像是彩色小图像,其中被分为了十类。 一些示例图像,如下图所示: 测试GPU是否可以使用 数据集中的图像大小为32x32x3。在训练的过程中最好使用GPU来加速。 importtorch ...
前言:在上一篇专栏中,我们利用卷积自编码器对MNIST数据进行了实验,这周我们来看一个Kaggle上比较经典的一个图像分类的比赛CIFAR( CIFAR-10 - Object Recognition in Images),这个比赛现在已经关闭了,但不妨碍我们来去通过它学习一下卷积神经网络做图像识别的代码结构。相信很多学过深度学习的同学都尝试过这个比赛,如果...
本文演示了训练一个简单的卷积神经网络 (CNN) 来对 CIFAR 图像进行分类。由于本教程使用 Keras Sequential API,因此创建和训练我们的模型只需几行代码。
本文演示了训练一个简单的卷积神经网络 (CNN) 来对 CIFAR 图像进行分类。由于本教程使用 Keras Sequential API,因此创建和训练我们的模型只需几行代码。 设置 library(keras) 下载并准备 CIFAR10 数据集 CIFAR10 数据集包含 10 个类别的 60,000 张彩色图像,每个类别有 6,000 张图像。数据集分为...
我们将在CIFAR-10上工作,这是一个经典的小彩色图像集。60000个32×32彩色图像,10个类,每个类有6000个图像。有50000个训练图像(也就是我们用来训练神经网络的那个)和10000个测试图像。 CIFAR-10:https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html 看一下这些样本图片: ...