super().__init__()#特征提取网络self.conv1 = nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3)#第一层卷积,卷积核大小为3*3self.pool1 = nn.MaxPool2d(kernel_size=2)#设置池化层,池化核大小为2*2self.conv2 = nn.Conv2d(64, 64, kernel_size=3)#第二层卷积,卷积核大小为3*3self.pool2 = nn.MaxPool...
我们可以看出,32*32尺寸的彩色图片是不够清晰的,所以相比于MNIST数据集,cifar 10 数据集更为复杂,但利用卷积神经网络进行计算的话,准确率大概是全连接层的两倍,这就是为什么卷积神经网络比全连接网络更受欢迎的原因。 2、数据导入 方法一:使用如下代码就可以直接导入 import tensorflow as tf (x, y), (x_test...
Keras版本 导入模块 from keras.datasets import cifar10 import numpy as np from keras.utils import np_utils import matplotlib.pyplot as plt from keras.models
接下来我们来看一个例子,基于CIFAR10的数据集 CIFAR-10数据集由10类32x32的彩色图片组成,一共包含60000张图片,每一类包含6000图片。其中50000张图片作为训练集,10000张图片作为测试集 2. 数据预处理 该章较略,代码为主,不懂自己查,或直接私聊问我 为了更简单一点,我们只识别飞机和小鸟~ 2.1 数据下载 from torc...
卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络(Feedforward Neural Networks),是深度学习(deep learning)的代表算法之一。 我们先来看卷积神经网络各个层级结构图: 上图中CNN要做的事情是:给定一张图片,是车还是马未知,是什么车也未知,现在需要模型判断这张图片里具...
卷积神经网络拟合非线性函数 卷积神经网络cifar10 先前只有自己的游戏本有一块GTX1050的GPU,所以对于官方的卷积神经网络教程,仅仅是按照自己的理解将教程简单化,具体见博客卷积神经网络:CIFAR-10训练和测试(单块GPU),现如今导师提供了具有两块GTX1080TiGPU 的工作站,硬件条件支持了,所以就将此教程完全实现一遍。源码见...
步骤1:使用torchvision来加载和标准化CIFAR10训练和测试数据集 步骤2:使用pytorch框架定义一个卷积神经网络CNN步骤3:定义一个损失函数 步骤4:在训练数据集上训练网络 步骤5:在测试数据集上测试网络 步骤6:在不同的类上测试网络 二、重点问题: 1、如何下载数据: ...
在计算机视觉领域中,CIFAR-10数据集是一个经典的基准数据集,广泛用于图像分类任务。本文将介绍如何使用PyTorch框架构建一个简单的卷积神经网络(CNN),并在CIFAR-10数据集上进行训练和评估。通过本文,您将了解到数据预处理、模型定义、训练过程及结果可视化的完整流程。
在PyTorch中使用卷积神经网络(CNN)训练CIFAR-10数据集是一个常见的深度学习任务。下面,我将按照你提供的提示,分步骤介绍如何使用PyTorch完成这一任务,并附上关键代码片段。 1. 准备CIFAR-10数据集 首先,我们需要下载并加载CIFAR-10数据集。PyTorch提供了torchvision库,可以方便地加载这个数据集。 python import torch ...
网络的TensorFlow实现 Google最近开源的机器学习框架TensorFlow可用帮助我们快速地实现一个卷积神经网络来实现对CIFAR-10的识别。接下来我们将一步一步详细说明网络的具体实现。 网络架构 我们的网络包含一个输入层、两个卷积层、两个激活层、两个池化层以及两个全连接层,具体组成如下所示: ...