num_val=500, num_test=500):#第一步:输入文件的地址filename_dir ='D://BaiduNetdiskDownload//神经网络入门基础(PPT,代码)//绁炵粡缃戠粶鍏ラ棬鍩虹 锛圥PT锛屼唬鐮侊級//cifar-10-batches-py//'#获得训练数据和测试
代码: importtorchvisionimporttorch transform=torchvision.transforms.Compose([torchvision.transforms.ToTensor(),torchvision.transforms.Resize(224)])train_set=torchvision.datasets.CIFAR10(root='./',download=False,train=True,transform=transform)test_set=torchvision.datasets.CIFAR10(root='./',download=False,tra...
5. 建立数据的路径及下载CIFAR-10数据集图片 data_dir = 'temp' if not os.path.exists(data_dir): os.makedirs(data_dir) cifar10_url = 'http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar-10-binary.tar.gz' data_file = os.path.join(data_dir, 'cifar-10-binary.tar.gz') if not os.path.isfile(...
本发明包括:一:将收集的玉米叶片图像数据集进行扩大后,进行图像数据集的预处理;预处理后的图像数据集分为训练集和测试集;二:在卷积神经网络模型Cifar10的两个全连接层之间添加Relu与Dropout操作,得到最优测试精度的Dropout概率值;三:确定三个卷积层后的最优池化组合方式,得到改进后的卷积神经网络模型;四:将测试集...
日新月异 PyTorch - pytorch 基础: 通过卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)做图片分类 - 通过 ResNet50 做图片分类的学习(对 cifar10 数据集做训练和测试),保存训练后的模型,加载训练后的模型并评估指定的图片
基于改进卷积神经网络模型cifar10的玉米叶片病害识别方法包括以下步骤: 步骤一:进行玉米叶片图像数据集的收集,将收集的玉米叶片图像数据集进行扩大后,进行图像数据集的预处理;预处理后的图像数据集分为训练集和测试集; 步骤二:在卷积神经网络模型cifar10的两个全连接层之间添加relu与dropout操作,将步骤一预处理后的训练...
简介:机器学习之卷积神经网络使用cifar10数据集和alexnet网络模型训练分类模型 使用cifar10数据集和alexnet网络模型训练分类模型 下载cifar10数据集 代码: importtorchvisionimporttorch transform = torchvision.transforms.Compose( [torchvision.transforms.ToTensor(), ...