该程序部分分为两个文件,分别是:Cifar10_data.py和CNN_Cifar-10.py文件。其中Cifar10_data.py文件的作用是采用文件队列的方式读取目标文件并对读取完毕的图像文件进行图像增强预处理,CNN_Cifar-10.py文件的作用是构造循环神经网络的整体结构,并进行训练和测试(评估)过程。 下面的代码是Cifar10_data.py程序文件: 1...
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1、官网数据下载 有时会受到网络限制不能直接加载cifar10数据,需要下载离线数据包,官方网址如下: https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar-10-python.tar.gz 2、压缩包重命名与解压 将压缩包放置user/xxx/.keras/datasets下,将cifar-10-batches-py.tar.gz直接解压,在datasets目录下新建文件夹cifar-10-batches-...
1、首先按照上面的链接提前下载好数据集 2、进入CIFAR10函数 3、修改url,将url由官网下载改成本地下载
trainset=torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data',# 数据集存储路径 train=True,# 是否加载训练集 download=True,# 如果数据集不存在,自动下载 transform=transform)trainloader=torch.utils.data.DataLoader(trainset,batch_size=32,# 每批加载32个样本 ...
CIFAR-10 dataset 的下载与使用 基本信息 CIFAR-10 是一个包含60000张图片的数据集。其中每张照片为32*32的彩色照片,每个像素点包括RGB三个数值,数值范围 0 ~ 255。 所有照片分属10个不同的类别,分别是 'airplane', 'automobile', 'bird', 'cat', 'deer', 'dog', 'frog', 'horse', 'ship', 'truck...
CIFAR10 数据集由加拿大Canadian Institute For Advance Research发布,该数据集包含十大类物体彩色图片,每个类收集6000张32×32大小的图片,共6万张,其中5万张为训练集,1万张为测试集。 CIFAR10数据集 2 下载 可通过下列代码直接下载: (x,y), (x_test, y_test) = datasets.cifar10.load_data() ...
Cifar10是一个小型的图片分类的数据集,不详细介绍,参照官网: http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.htmlwww.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html 看域名就知道是外网,不多说肯定知道下载很慢,实测了一下,160M差不多要10多个小时时间,绝望的我托老师从国外下载了之后发给我的,为了方便大家使用我给上传到...
CIFAR-10和CIFAR-100是带有标签的数据集,都出自于规模更大的一个数据集,他有八千万张小图片(http://groups.csail.mit.edu/vision/TinyImages/。这个是一个大项目,你可以点击那个big map提交自己的标签,可以帮助他们训练让计算机识别物体的模型) 该数据集共有60000张彩色图像,这些图像是32*32,分为10个类,每类...
使用TensorFlow下载CIFAR-10 代码语言:javascript 复制 importtensorflowastf #加载数据集(x_train,y_train),(x_test,y_test)=tf.keras.datasets.cifar10.load_data()# 查看数据集大小print("Training data shape:",x_train.shape)print("Testing data shape:",x_test.shape) ...