CIFAR-10数据集共有60 000幅彩色图像,这些图像是32×32像素的,分为10类,每类6 000幅图,如图7-9所示。这里面有50 000幅图用于训练,构成了5个训练批,每一批10 000幅图;另外,10 000幅用于测试,单独构成一批。测试批的数据取自100类中的每一类,每一类随机取1000幅。抽剩下的就随机排列组成训练批。注意,一...
其它数据增强方式 importtorchimporttorchvisionfromtorchvisionimporttransforms# 下载CIFAR-10数据集train_dataset=torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data',train=True,download=True)# 定义数据增强的转换方法data_transforms=[# 1. 随机水平翻转transforms.Compose([transforms.RandomHorizontalFlip(p=1)]),# 2. 随...
valid_dataset=np.zeros((10000,3*32*32),dtype=np.int32)#训练集 先用0填充,每个元素都是4byte integer valid_labels=np.zeros((10000),dtype=np.int32)d=unpickle(path)#测试含1万张图片的数据forjinrange(len(d[b'labels'])):#每张图片,shape:(3072,)valid_dataset[j]=d[b'data'][j]valid_l...
CIFAR-10数据集由10个类的60000个32×32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。 数据集分为五个训练批次和一个测试批次,每个批次有10000个图像。测试批次包含来自每个类别的恰好1000个随机选择的图像。训练批次以随机顺序包含剩余图像,但一些训练批次可能包含来自一个类别的图像比另一...
CIFAR-10数据集简介 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( ...
在data文件夹的声明CIFAR10数据文件夹中创建一个文件夹叫save_model,用来存储训练得到的模型参数 使用createcsv.py创建两个csv文件,用来存储每次训练之后测试得到的训练集与测试集的准确度,因为想是csv文件中第一行写上10个类别与总的准确度,以后每次测试完都在下面追加,就把第一行单独先写好,以后测试完直接打开追...
CIFAR-10是一个广泛使用的标准数据集,里面包含了各种阿猫阿狗阿汽车……为了在后续学习实验中用好它,首先需要认识了解一下。 把tensorflow官方model下的cifar10文件复制到工作区,对于jupyter就是win10下默认的文档里,然后把下载好的cifar10_data(bin)也放在cifar10里面,之后新建的代码都在这个主目录下操作,目的是调用...
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数据集含有6万个32*32的彩色图像,共分为10种类型,由 Alex Krizhevsky, Vinod Nair和 Geoffrey Hinton收集而来。包含50000张训练图片,10000张测试图片 http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html 数据集的数据存在一个10000*3072 的 numpy数组中,单位是uint8s,3072是存储了一个32*32的彩色图像。(...
cifar-10 数据集是机器学习入门第二个使用到的数据集合(第一个当然是MNIST),下面介绍一下如何解析。 1. cifar-10 简介 该数据集共有60000张彩色图像,图像大小是3通道的32*32,分为10个类,每类6000张图。这里面有50000张用于训练,构成了5个训练批,每一批10000张图;另外10000用于测试,单独构成一批。测试批的数...