CIFAR-10 数据集由 10 个类的 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5个训练批次和1个测试批次,每个批次有10000张图像。测试批次正好包含从每个类中随机选择的 1000 张图像。训练批次以随机顺序包含剩余的图像,但某些训练批次可能包含来自一个类...
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
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/~...
接下来,我们定义一个简单的卷积神经网络。该网络包含三个卷积层,两个池化层,以及两个全连接层。 importtorch.nnasnnclassConvNet(nn.Module):def__init__(self):super(ConvNet,self).__init__()self.conv1 = nn.Conv2d(3,32,3, padding=1)self.pool = nn.MaxPool2d(2,2)self.conv2 = nn.Conv2d...
Fashion MNIST 数据集 卷积神经网络 卷积神经网络cifar10 目录 一、实验目的 二、算法步骤 三、实验结果 一、实验目的 采用CIFAR10图像数据集中的猫狗图像集或kaggle的猫狗图像数据集对经典深度卷积神经网络模型VGG16进行分类识别训练和测试。 二、算法步骤
# 准备数据集 train_data = torchvision.datasets.CIFAR10(root="../data", train=True, transform=torchvision.transforms.ToTensor(), download=True) test_data =torchvision.datasets.CIFAR10(root="../data", train=False, transform=torchvision.transforms.ToTensor(), ...
前面我们用TensorFlow2.0种的keras框架建立了简单的神经网络对MNIST数据集进行分类,这次我们使用卷积神经网络对CIFAR10 数据集进行分类 CIFAR10 数据集包含 10 类,共 60000 张彩色图片,每类图片有 6000 张。此数据集中 50000 个样例被作为训练集,剩余 10000 个样例作为测试集。
Cifar10数据集 #3构建模型结构【keras深度学习】CNN卷积神经网络 一起学AI丶 202 0 #3正则化解决过拟合【keras深度学习】ANN人工神经网络creditCard数据集 一起学AI丶 332 0 ANN非线性回归#2建立模型【keras深度学习】人工神经网络 一起学AI丶 706 0 #3文本数据处理:训练网络人工神经网络 电影评价预测imdb...
简介:机器学习之卷积神经网络使用cifar10数据集和alexnet网络模型训练分类模型 使用cifar10数据集和alexnet网络模型训练分类模型 下载cifar10数据集 代码: importtorchvisionimporttorch transform = torchvision.transforms.Compose( [torchvision.transforms.ToTensor(), ...
搭建简单的卷积神经网络实现 Cifar-10 数据集分类 1. 数据集概述 对CIFAR-10 数据集的分类是机器学习中一个公开的基准测试问题,其任务是对一组32x32RGB的图像进行分类,这些图像涵盖了10个类别: 飞机, 汽车, 鸟, 猫, 鹿, 狗, 青蛙, 马, 船以及卡车。 ...