train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=128, shuffle=True, num_workers=2) test_dataset = torchvision.datasets.CIFAR100(root='./data', train=False, download=True, transform=transform_test) test_loader = torch.utils.data.DataLoader(test_dataset, batch_size=100, shu...
2.数据导入和预处理 #数据提取(x_img_train,y_label_train), (x_img_test, y_label_test)=tf.keras.datasets.cifar100.load_data() 然后对 x_img标准化和y_label独热映射,这里用的是Zscore标准化。 #z-score标准化 mean = np.mean(x_img_train, axis=(0, 1, 2, 3))#四个维度 批数 像素x...
基于TensorFlow2利用ResNet18+SENet 实现cifar10分类 training准确率95.66%,test准确率90.77%点赞(0) 踩踩(0) 反馈 所需:1 积分 电信网络下载 upass 2024-11-11 10:18:11 积分:1 uPalette 2024-11-11 10:17:33 积分:1 ihsplay 2024-11-11 10:16:18 积分:1 ...
CIFAR-10数据集,用于机器学习深度学习等算法的图像多分类训练 (0)踩踩(0) 所需:9积分 weixin_449184512019-07-05 15:27:15 评论 非常实用的数据集 软硬件专利技术交底书模板 2024-11-03 01:00:02 积分:1 基于Android平台的幼儿园管理系统 2024-11-03 00:18:54 ...