test_data=torchvision.datasets.CIFAR10(root='../data',train=False,transform=torchvision.transforms.ToTensor(), download=True) 1. 2. 3. 4. 然后我们加载数据集,使用DataLoader。 设置mini-batch为64. 然后再看一下训练集和测试集的数据集个数。 # DataLoader加载数据集 train_dataloader=DataLoader(train_d...
Cifar-10由60000张32*32的RGB彩色图片构成,共10个分类。50000张训练,10000张测试(交叉验证)。这个数据集最大的特点在于将识别迁移到了普适物体,而且应用于多分类(姊妹数据集Cifar-100达到100类,ILSVRC比赛则是1000类)。 cifar-10数据集和cifar-100数据集的官方网址都是:https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar...
本人在尝试的过程中,发现把以上模块1的Max池化层去掉,分类的准确率会提高不少,想了一下应该是Cifar-10数据集的32*32图像本来就不大,一开始就使用Max池化会丢失不少信息,从而导致准确率下降。因此把该Max池化层去掉,如下图所示: 修改之后的结构 数据预处理时增加全局对比度归一化(GCN) 在分析或处理不同量纲、不...
在Kaggle的Cifar10比赛上,我训练的模型在300,000的超大Cifar10数据集上依然可以达到95.46%的准确率: 1Cifar10数据集 Cifar10数据集由10个类的60000个尺寸为32x32的RGB彩色图像组成,每个类有6000个图像, 有50000个训练图像和10000个测试图像。 在使用Pytorch时,我们可以直接使用torchvision.datasets.CIFAR10()方法获取...
1 CIFAR-10 数据集 CIFAR-10数据集是机器学习中的一个通用的用于图像识别的基础数据集,官网链接为:The CIFAR-10 dataset 下载使用的版本是: 将其解压后(代码中包含自动解压代码),内容为: 2 测试代码 测试代码公布在GitHub:yhlleo 主要代码及作用:
训练图像 test batch.bin这个文件存储的是测试图像和测试图像的标签。一共10000 张 readme.html数据集介绍文件CIFAR-10下载1、下载CIFAR-10数据集的全部... × 32 ,每个类别有6000个图像,数据集中一共有50000 张训练图片和10000 张测试图片。1、与MNIST数据集中目比,CIFAR-10真高以下不同点 (1 ...
caffe示例实现之1在CIFAR-10数据集上训练与测试Caffe 网速太慢,在windows上用迅雷下载然后拷贝到data/cifar10下面,再依次执行get_cifar10.sh中的解压和重命名操作。(直接运行又会重新下载) 训练过程中CPU和内存使用情况 训练过程GPU负载 从以上两图可以看出,即使使用GPU计算,CPU负载仍然很高,主要用于图像IO吧,具体有...
CIFAR-10测试集【图片+json格式】 人工智能 - 深度学习 Pp**戏=上传28.12MB文件格式zip 著名的图片分类数据集,原版的在已经有很多了,这一个版本的是我将原版的数据集导出成图片格式,同时用json文件来标注图片的类别。 本资源只包含CIFAR-10数据集中的测试集,...
最后,我们需要使用测试集对模型进行测试,并得到其在测试集上的准确率。 # 在测试集上测试模型 correct = 0 total = 0 with torch.no_grad(): for inputs, labels in test_loader: outputs = net(inputs) _, predicted = torch.max(outputs.data, 1) total += labels.size(0) correct += (predicted...
LeNet-5网络pytorch实现 测试CIFAR10数据集 文章目录 重写Dataset Model Train Test 参考资料 重写Dataset 没有用官方导入的数据集,而是自己读取图片和标签,主要熟悉一下处理数据集的流程。 dataset.py from torch.utils.data import Dataset from PIL import Image # 读取图片...