mv cifar-10-python.tar.gz /home/aistudio/.cache/paddle/dataset/cifar/ 模型结构 我们选择了以三个卷积层串联一个全连接层的输出,作为猫狗分类的预测,采用固定维度输入,输出为分类数 def convolutional_neural_network(img): # 第一个卷积-池化层 conv_pool_1 = fluid.nets.simple_img_conv_pool( input=...
1. 加载数据 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...
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.shape,y_train.shape,y_test.shape)...
本教程使用具有 10 个类的CIFAR10 数据集:‘airplane’, ‘automobile’, ‘bird’, ‘cat’, ‘deer’, ‘dog’, ‘frog’, ‘horse’, ‘ship’, 和‘truck’. 构建图像分类模型的 5 个步骤 加载并标准化训练和测试数据 定义卷积神经网络(CNN) 定义损失函数和优化器 在训练数据上训练模型 在测试数据上...
1、准备cifar-10的数据: 链接: https://pan.baidu.com/s/1nJOtE2QV4AAA34cnOYU8uQ 提取码:pni8 2、配置好训练配置: '''Train CIFAR10 with PyTorch.'''https://github.com/kuangliu/pytorch-cifar'''https://blog.csdn.net/xu_fu_yong/article/details/92848502?utm_medium=distribute.pc_relevant.none...
cifar10_dataset_folder_path='../datas/cifar-10-batches-py'ifos.path.exists(cifar10_dataset_folder_path):#os.path.exists 判断括号里的文件是否存在的意思,括号内的可以是文件路径。存在输出Ture,不存在输出Falseprint('yes')defexplore_data():#探索一下数据,第五批次中第1001个样本的信息batch_id = 5...
!mv cifar-10-python.tar.gz /home/aistudio/.cache/paddle/dataset/cifar/ 模型结构 我们选择了以三个卷积层串联一个全连接层的输出,作为猫狗分类的预测,采用固定维度输入,输出为分类数 def convolutional_neural_network(img): # 第一个卷积-池化层 ...
但是显然,CIFAR-10 32×32的分辨率与10类标签的设定是首先需要对输入输出进行调整的。比如第一个卷积的11×11就要换成3×3(为什么3×3可以参考之前的一些博客,当然图像分辨率的限制也有关系),然后pool因为分辨率的原因我也调小了一点,当然也有利于减少参数量。然后输出的全连接层1000个channel肯定要改成10了。这样...
今天,我们将要试一下通过Paddlepaddle从零开始,训练一个自己的多分类模型,并进行嵌入式部署。 整个训练 过程和模型在:https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectDetail/61103 下面详细介绍模型训练的过程. 数据集准备 我们使用CIFAR10数据集。CIFAR10数据集包含60,000张32x32的彩色图片,10个类别,每个类包含6,000...
cifar-10图像分类onnx模型C++调用 1、环境:win10+cuda11.4+onnxruntime-gpu1.10+opencv3.4.4+vs2019 c++ GPU:本人使用的NVIDIA GeForce GTX 1650 4GB显存。 2、模型的训练参考: https://blog.51cto.com/u_8681773/6163656 3、C++调用测试: 接口形式:...