CIFAR10包含10个类别的60,000张32x32彩色图像,每个类别有6,000张图像。训练集包含50,000张图像,测试集包含10,000张图像。十个类别是:飞机、汽车、鸟、猫、鹿、狗、青蛙、马、船和卡车。 # 加载训练集train_ds=torchvision.datasets.CIFAR10('data',train=True,transform=t
• 相比于手写字符, CIFAR-10 含有的是现实世界中真实的物体,不仅噪声很大,而且物体的比例、 特征都不尽相同,这为识别带来很大困难。直接的线性模型如 Softmax 在 CIFAR-10 上表现得很差。 官网有三个版本的下载地址 我们今天使用python来解析这些图片,所以我们下载对应的python version 下载之后解压打开就是这个...
1.CIAFR10数据集的下载 代码如下: importtorchvision#导入torchvision这个类train_set = torchvision.datasets.CIFAR10(root ="./dataset", train =True, download=True)#从训练集创建数据集test_set = torchvision.datasets.CIFAR10(root="./dataset", train=False, download=True)#从测试集创建数据集 AI代码助手...
CIFAR-10数据集包含60000张32x32的彩色图像,分为10个类别,每类6000张图。这些类别包括飞机、汽车、鸟类等。由于其多样性和适中的规模,CIFAR-10成为评估图像识别算法的理想选择。 环境准备 首先,确保安装了Python和PyTorch。可以通过运行pip install torch torchvision来安装这些库。 要安装Python包,可以使用pip,它是Pyth...
顺便看一下CIFAR-10数据组成: 附件:CIFAR-10 python version下载地址 CIFAR-10官网
version= platform.python_version_tuple()#取python版本号ifversion[0] =='2':returnpickle.load(f)#pickle.load, 反序列化为python的数据类型elifversion[0] =='3':returnpickle.load(f, encoding='latin1')raiseValueError("invalid python version: {}".format(version))defload_CIFAR_batch(filename):"...
相比于手写字符, CIFAR-10 含有的是现实世界中真实的物体,不仅噪声很大,而且物体的比例、 特征都不尽相同,这为识别带来很大困难。 直接的线性模型如 Softmax 在 CIFAR-10 上表现得很差 数据集下载 官方下载地址:(共有三个版本:python,matlab,binary version 适用于C语言) ...
(共有三个版本:python,matlab,binary version 适用于C语言) http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar-10-python.tar.gz http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar-10-matlab.tar.gz http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar-10-binary.tar.gz
2.cd CIFAR-10 3.安装依赖:pip install -r requirements.txt 4.开始训练:python3 train.py 5.测试模型输出:python3 test.py 2.模型结构 概括地说,模型在五个卷积模块内进行了三次残差链接,经一层平均池化后传给三层全连接层并输出结果,由于新搭建的模型结构相比于resnet18没有那么复杂,所以模型退化效果弱了...
version = platform.python_version_tuple() if version[0] == '2': return pickle.load(f) elif version[0] == '3': return pickle.load(f, encoding='latin1') raise ValueError("invalid python version: {}".format(version)) def load_CIFAR_batch(filename): ...