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...
这段代码加载了CIFAR-10数据集,该数据集包含60000张32x32大小的彩色图像,共分为10个类别。然后建立了一个基于ResNet架构的神经网络模型。该模型由一层输入层、一层卷积层、一层标准化层、一层激活函数层和一层最大池化层组成,接着通过ResNet Block构建了多个层次的残差块,其中包括4组残差块,每组块包含3至6个残...
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(...
【摘要】 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:import torchvisionimport torchtransform = torchvision.transforms.Compose( [torchvision.transforms.ToTensor(), torchvision.transforms.Resize(22... 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: importtorchvi...
ytr=np.concatenate(ys)#获得测试数据xte, yte = load_single_data(os.path.join(root,'test_batch'))returnxtr, ytr, xte, ytedefget_CIFAR10_data(num_train=5000, 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...
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...
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...
from tensorflow.keras.utils importto_categorical(X_train,y_train),(X_test,y_test)=cifar10.load_data()y_train=to_categorical(y_train)y_test=to_categorical(y_test) 1.CNN-RNN 先执行卷积和池运算,然后执行循环运算 类似于图像字幕的结构
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
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(), ...