CIFAR-10数据集是一个用于训练计算机视觉模型的标准数据集,包含了10个类别的60000个32x32的彩色图像。这些类别包括飞机、汽车、鸟、猫、鹿、狗、青蛙、马、船和卡车。每个类别有6000个图像,其中5000个用于训练,1000个用于测试。本文将介绍如何训练模型以及如何优化模型以提高准确率。首先,我们需要导入必要的库和模块,...
用PyTorch 从零创建 CIFAR-10 的图像分类器神经网络,并将测试准确率达到 85% python神经网络卷积神经网络 一般,深度学习的教材或者是视频,作者都会通过 MNIST 这个数据集,讲解深度学习的效果,但这个数据集太小了,而且是单色图片,随便弄些模型就可以取得比较好的结果,但如果我们不满足于此,想要训练一个神经网络来对彩...
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...
2、检测CNN(2+2)模型 3、TensorBoard查看损失的变化曲线 1、基于CIFAR-10数据集训练CNN(2+2)模型代码 fromdatetimeimportdatetime importtime importtensorflowastf importcifar10 FLAGS=tf.app.flags.FLAGS tf.app.flags.DEFINE_string('train_dir','/tmp/cifar10_train', """Dir...
torchvision.datasets.CIFAR10 root (string):数据集所在目录的根目录 如果download设置为True。“cifar-10-batches-py '”存在,则将被保存至该目录 train :如果为True,则从训练集创建数据集,否则从测试集创建。 transform::(bool,可选)一个接受PIL图像的函数/变换 并返回转换后的版本 ...
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 ...
1、导入数据集并显示几张看看 transform=torchvision.transforms.Compose([transforms.ToTensor(),transforms.Normalize((0.5,0.5,0.5),(0.5,0.5,0.5))])train_dataset=torchvision.datasets.CIFAR10('./p10_dataset',train=True,transform=transform,download=True)test_dataset=torchvision.datasets.CIFAR10('./p10_data...
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...
这是一段在 PyTorch 中实现 ResNet(残差网络)并使用 CIFAR-10 数据集进行训练和测试的代码。ResNet 是一种深度学习模型,由于其独特的“跳跃连接”设计,可以有效地解决深度神经网络中的梯度消失问题。CIFAR-10 是一个常用的图像分类数据集,包含10个类别的60000张32x32彩色图像。
# load data and flattenXdata to fit intoMLP(x_train,y_train),(x_test,y_test)=cifar10.load_data()x_train,x_test=x_train.reshape(x_train.shape[0],-1),x_test.reshape(x_test.shape[0],-1)y_train,y_test=to_categorical(y_train),to_categorical(y_test)print(x_train.shape,x_test...