二、训练网络模型(cifar_cnn_train.py): 1.使用cifar10_input类中的distorted_inputs函数产生训练需要使用的数据,包括特征及其对应的label,返回的是已经封装好的tensor,每次执行都会产生一个batch_size数量的样本。(注意:这里对数据进行了Data Augmention 数据增强,具体实现细节在cifar10_input.distorted_inputs 函数,...
本示例教程将会演示如何使用飞桨的卷积神经网络来完成图像分类任务。这是一个较为简单的示例,将会使用一个由三个卷积层组成的网络完成cifar10数据集的图像分类任务。 - 飞桨AI Studio
数据:PyTorch自带的 CIFAR-10 图片数据集 代码+注释如下。 第一步,下载数据,抽取 10%的样本 # 导入必要的库importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimimporttorchvisionimporttorchvision.transformsastransformsfromtorch.utils.dataimportDataLoaderimportnumpyasnpimporttorch.nn.functionalasF# 设置一个随机种子以...
CIFAR-10数据集作为图像分类的经典数据集,广泛应用于模型验证和比较。本文将介绍如何使用带有全局平均池化层的CNN对CIFAR-10数据集进行分类,并提供实践经验和代码示例。 模型架构 CNN的架构通常由卷积层、激活层、池化层等组成。本文中的模型采用带有全局平均池化层的结构,其主要特点是:在网络的最后几层,使用全局平均池...
在计算机视觉领域中,CIFAR-10数据集是一个经典的基准数据集,广泛用于图像分类任务。本文将介绍如何使用PyTorch框架构建一个简单的卷积神经网络(CNN),并在CIFAR-10数据集上进行训练和评估。通过本文,您将了解到数据预处理、模型定义、训练过程及结果可视化的完整流程。
这是一篇学习帖 对于视觉数据,PyTorch 创建了一个叫做 totchvision 的包,该包含有支持加载类似Imagenet,CIFAR10,MNIST 等公共数据集的数据加载模块 torchvision.datasets 和支持加载图像数据数据转换模块 torch.utils.data.Dat
魔改CNN对cifar-10分类 本来打算利用AlexNet对cifar-10进行分类,但是因为这个数据集里面的图片是32*32的,要是网络结构完全按照AlexNet的思路就可能卷没了。因此我一开始稍微调整了一下AlexNet的网络层参数,然后跑了一下,虽然利用了GPU加速,每运行一次迭代仍然需要将近5分钟,在迭代了20次后预测准确率还在60%徘徊。
CIFAR-10 网络模型部分的代码位于 cifar10.py. 完整的训练图中包含约765个操作。但是我们发现通过下面的模块来构造训练图可以最大限度的提高代码复用率: 模型输入: 包括inputs() 、 distorted_inputs()等一些操作,分别用于读取CIFAR的图像并进行预处理,做为后续评估和训练的输入; ...
点击侧边栏 终端,激活虚拟环境:conda activate XXX, 计入虚拟环境后,运行demo.py即可 下面的代码实现功能是将训练一个简单的 CNN 模型来识别 CIFAR-10 数据集中的图像,并在结束时输出测试精度。 CIFAR-10 数据集在 TensorFlow 中内置,程序会自动下载和加载它。
cifar10_test是CNN的代码,代码是对原来官方的代码进行了修改,我对其中模型的各个层数添加了代码的注释,方便阅读与理解CNN层数的变化,并且我添加了一个卷积层与池化层。 #!D:/workplace/python # -*- coding: utf-8 -*- # @File : cifar10_test.py ...