test_dataset = CIFAR10(root='/data/xinyuuliu/datas', train=False, download=True, transform=transform) # 创建数据加载器 train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True) test_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=False) # 加载预训练的Vi...
# 利用CIFAR10数据集进行训练 import torch import torchvision from torch.utils.data import DataLoader from torch import nn from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter from cifar10_model import ImgRecNN # 准备数据集 train_data = torchvision.datasets.CIFAR10(root='../data', train=True, transfor...
train_dataset = CIFAR10(root="/data/xinyuuliu/datas", train=True, transform=ToTensor(), download=True) test_dataset = CIFAR10(root="/data/xinyuuliu/datas", train=False, transform=ToTensor()) def collate_fn(batch): """ 对batch数据进行处理 :param batch: [一个getitem的结果,getitem的结果...
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当然,我们也可以选择先把Cifar10数据集transform成224×224×3的图像,而不用改造AlexNet的网络结构,但是这样有些“浪费”AlexNet的网络结构。 1. Cifar10数据集 Cifar10是一个包含10个类别的图像分类数据集,每个类别包含6000张32x32像素的RGB三通道彩色图像,总计60000张图像,其中50000个图像用于训练网络模型(训练组),...
Cifar10数据集由计算机科学家Geoffrey Hinton的学生Alex Krizhevsky、Ilya Sutskever 在1990年代创建。Cifar10是一个包含10个类别的图像分类数据集,每个类别包含6000张32x32像素的彩色图像,总计60000张图像,其中50000个图像用于训练网络模型(训练组),10000个图像用于验证网络模型(验证组)。
2.2 LeNet在CIFAR10数据集上的问题 优点: 网络规模小,训练块 网络搭建简单 缺点: 准确率只有60%左右 第3章 定义前向运算:torchvision搭建CFAR10数据集 3.1 前置条件 #环境准备 importnumpyasnp# numpy数组库 importmath# 数学运算库 importmatplotlib.pyplotasplt# 画图库 ...
请参考第七讲给出的leNet5卷积网络代码,使用Cifar-10数据集训练模型,实现彩色图像识别。 Cifar-10数据集包含了airlane、automobile、bird、cat、deer、dog、frog、horse、ship、truck,10种分类,共60000张图片,其中训练集50000张,测试集10000张。请使用lenet5卷积网络,训练模型参数,提升模型识别准确率。 作业需要提交...
open63541的源码资源 2024-10-21 23:06:35 积分:1 github InsightFace 源码 2024-10-21 23:05:33 积分:1 线程邮箱,以及一些打开设备的代码 2024-10-21 22:49:43 积分:1 Cesium基础教程插件 2024-10-21 21:21:05 积分:1 物联网项目源码下载.docx 2024-10-21 20:37:21 积分:1 ...
pytorch中的基础预训练模型和数据集 (MNIST, SVHN, CIFAR10, CIFAR100, STL10, AlexNet, VGG16, VGG19, ResNet, Inception, SqueezeNet) (0)踩踩(0) 所需:7积分 qq_381444952021-08-11 22:24:51 评论 别下载了,骗人的,这些代码谁没有?您几十k放什么数据集?[face]emoji:032.png[/face]...