CIFAR-10数据集可以通过以下两种方法之一下载：使用 Keras 内置数据集来自官方网站 方法一 使用 Keras 内置数据集下载非常简单。它已经转换为适合 CNN 输入的形状。不用头疼，只要写一行代码就可以了。(train_x, train_y), (X_test, y_test) = cifar10.load_data()方法2 该数据也可以从官方网站下载。但唯一...
CIFAR-10 是由 Hinton 的学生 Alex Krizhevsky 和 Ilya Sutskever 整理的一个用于识别普适物体的小型数据集。一共包含 10 个类别的 RGB 彩色图 片:飞机( a叩lane )、汽车( automobile )、鸟类( bird )、猫( cat )、鹿( deer )、狗( dog )、蛙类( frog )、马( horse )、船( ship )和卡车( truck...
self.fc3:最后一个全连接层,具有10个神经元,对应于CIFAR-10数据集中的10个类别。 class Net(nn.Module)::这里定义了一个名为Net的神经网络类,它继承自nn.Module,这是PyTorch中构建神经网络的标准方式。 def __init__(self)::这是模型的初始化方法,用于定义模型的各个层和参数。 def forward(self, x)::...
名字就叫trainset,至于后面这一堆,其实就是一个类:# torchvision.datasets.CIFAR10( )也是封装好了的# 如果download为True,就可以直接下载数据集,如果你数据集在root下,那么就设置download为False# (不翻墙可能会慢一点吧)然后进行变换,可以看到transform就是我们上面定义的transform,数据增强trainset = torchvision.da...
CIFAR-10 数据集常被用来测试计算机视觉算法的性能,特别是图像分类算法。由于其规模适中、分类任务比较复杂,因此成为了机器学习领域中一个广泛使用的基准数据集之一。 1.2 基准结果 在cuda-convnet项目页面上,您可以找到一些关于这个数据集的基准可复制结果。这些结果是使用卷积神经网络获得的。简要来说,它们是没有数据...
cifar10卷积神经网络pytorch 卷积神经网络编程 目录 卷积神经网络发展史 BenchMark CNN提出 AlexNet VGG BatchNormalization InceptionV3 ResNet EfficientNet 迁移学习 数据增强 三维卷积 从图像分类到目标识别 实例:猫狗大战 处理数据集:删除不是jpg的文件 数据增强...
CIFAR-10数据集网站 如果从官网下载数据集很慢,可以使用国内的地址http://ai-atest.bj.bcebos.com/cifar-10-python.tar.gz MNIST数据集为0~9的数字,而CIFAR-10数据集为10类物品识别,包含飞机、车、鸟、猫等。照片大小为32*32的彩色图片(三通道)。每个类别大概有6000张照片,其中随机筛选出5000用来training,剩...
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。
卷积神经网络拟合非线性函数 卷积神经网络cifar10 先前只有自己的游戏本有一块GTX1050的GPU,所以对于官方的卷积神经网络教程,仅仅是按照自己的理解将教程简单化,具体见博客卷积神经网络:CIFAR-10训练和测试(单块GPU),现如今导师提供了具有两块GTX1080TiGPU 的工作站,硬件条件支持了,所以就将此教程完全实现一遍。源码见...
CIFAR-10 是一个包含了10类,60000 张 32x32像素彩色图像的数据集。 CIFAR-10数据集 每类图像有6000张;分为50000张训练数据和10000张测试数据。CIFAR-10 数据网址:http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html 数据集分为5个训练数据集和1个测试数据集,每个批次10000张图像 ...