点击侧边栏 终端,激活虚拟环境:conda activate XXX, 计入虚拟环境后,运行 demo.py 即可下面的代码实现功能是将训练一个简单的 CNN 模型来识别 CIFAR-10 数据集中的图像,并在结束时输出测试精度。 CIFAR-10 数据集在 TensorFlow 中内置,程序会自动下载和加载它。 在这里插入图片描述 3. 我的CSDN主页 我的CSDN主...
欢迎收听通实例手教你使用 TensorFlow进行深度学习的科技类最新章节声音“3.1. 图像分类实例:CIFAR_10 数据集”。
CIFAR-10数据集包含10个类别的60000个32x32彩色图像,每个类别6000个图像。 *有50000张训练图像和10000张测试图像。 数据集分为五个训练批次和一个测试批次,每个批次具有10000张图像。 测试批次包含每个类别中恰好1000个随机选择的图像。 训练批次按随机顺序包含其余图像,但是某些训练批次可能包含比另一类更多的图像。
Cifar10_multi_gpu_train.py 在多GPU上训练CIFAR-10的模型 Cifar10_eval.py 评估CIFAR-10模型的预测性能 注:由于设备的限制,本实验只在CPU上进行训练,因此不会使用到Cifar10_multi_gpu_train.py文件。 3. 准备实验环境和下载数据集 本实验使用的操作系统为Ubuntu 14.04,Python版本为2.7,将CIFAR-10数据集下载到...
PyCharm 上进行图像状态分类任务 入门必看(CIFAR-10 数据集、CNN示例)【包含环境配置:Anaconda+Pycharm+tensorflow】Windows下,这篇博客适用于新手小白,想要做图像处理、深度学习相关的研究。基于学习框架有很多,主流的是Pytorch/Tensorflow,这篇博客以Tensorflow框