我们知道cifar10数据集下载下来你会发现有data_batch_1.bin,data_batch_2.bin….data_batch_5.bin五个作为训练,test_batch.bin作为测试,每一个文件都是10000张图片,因此50000张用于训练,10000张用于测试 <pre><code> LABEL_SIZE = 1 IMAGE_SIZE = 32 NUM_CHANNELS = 3 PI
im_datainenumerate(l_dict[b'data']):im_label=l_dict[b'labels'][im_idx]im_name=l_dict[b'filenames'][im_idx]#print(im_label,im_name)im_label_name=label_name[im_label]im_data=np.reshape
dataset=np.zeros((10000*5,3*32*32),dtype=np.int32)#训练集 先用0填充,每个元素都是4byte integer labels=np.zeros((10000*5),dtype=np.int32)foriinrange(5):d=unpickle(os.path.join(dataset_folder,"data_batch_%d"%(i+1)))#每个文件含1万张图片的数据forjinrange(len(d[b'labels'])):...
# 测试集下载cifar_testdata = datasets.CIFAR10('E:/学习/机器学习/数据集/cifar', False, transform=transforms.Compose([transforms.Resize((32, 32)),transforms.ToTensor(),transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406],std=[0.229, 0.224, 0.225])]), download=True)cifar_test = DataLoader(cifar_...
ReLU(True),nn.Linear(512, 10), # fc3 最终cifar10 输出的是10类)#初始化权重for m in self.modules():if isinstance(m,nn.Conv2d): #判断某个模块是否是某种类型n = m.kernel_size[0] * m.kernel_size[1] * m.out_channelsm.weight.data.normal_(0,math.sqrt(2./n))m.bias.data.zero_...
(endTime - startTime) / CLOCKS_PER_SEC << "s" << std::endl; float* data_o = static_cast(outputs[0].data.data()); for (size_t j = 0; j < outputs[0].data.length() / sizeof(float); ++j) { std::cout << "output[" << j << "]: " << data_o[j] << std::endl...
--- 此方法仅供参考--- 一、下载cifar10数据集: 官网太慢了,下面给个百度云链接:链接: https://pan.baidu.com/s/10cpixjPtBOLeGuxjXgwvLA 提取码:vu0v 二、修改cifar10.load_data()源码 三处修…
data:特征数据数组,是 [n_samples * n_features] 的二维 numpy.ndarray 数组 target:标签数组,是 n_samples 的一维 numpy.ndarray 数组 DESCR:数据描述 feature_names:特征名,新闻数据,手写数字、回归数据集没有 target_names:标签名,回归数据集没有
通过调用 cifar10.load_data() 函数,我们可以下载并加载数据集到内存中。 我们对数据进行预处理,将像素值缩放到 0 到 1 之间,并将标签转换为独热编码(one-hot encoding)形式。 接着,我们定义了一个简单的卷积神经网络,包含三个卷积层和两个全连接层。我们使用 adam 优化器和categorical_crossentropy 损失函数,...
#文件命名为 CIFAR10_main.py 后面验证时需要调用 from torchvision import datasets import matplotlib.pyplot as plt import torch import torch.nn as nn from torchvision import transforms from tqdm import tqdm data_path = 'CIFAR10/IMG_file' cifar10 = datasets.CIFAR10(data_path, train=True, download...