用TensorFlow实现CNN识别cifar10数据集。 知识回顾: CNN的本质是先把数据进行特征提取,再送进DNN。前面特征提取的部分可以概括为CBAPD,C表示卷积(convolution),B表示批标准化(batch normalization),A表示激活(activation),P表示池化(pool),D表示(dropout) 全代码: importtensorflowastfimportnumpyasnpfrommatplotlibimportp...
这里用的CNN模型如下: conv1–pool1–LRN1—-conv2–LRN2–pool2—FCN1–FCN2–输出 代码: importtensorflowastfimportnumpyasnpimporttimefromtensorflow.examples.tutorials.cifar10importcifar10,cifar10_input# 要去 github上下载# 参数定义max_steps =1000batch_size =128data_dir ='F:\\tensorflow_xuexi\\c...
五种CNN经典网络 LeNet-5 AlexNet-8 VGGNet-16 InceptionNet-v1(即GoogLeNet) ResNet-18 总结 写在后面 CIFAR10数据集 一共有6万张彩色图片,每张图片有32行32列像素点的RGB三通道数据,其中5万张用于训练(分为5个训练批,每批10000张),1万张用于测试(从每一类随机取1000张构成测试集,共10000张,剩下的随机...
在tensorflow中的卷积和池化层(一)和各种卷积类型Convolution这两篇博客中,主要讲解了卷积神经网络的核心层,同时也结合当下流行的Caffe和tf框架做了介绍,本篇博客将接着tensorflow中的卷积和池化层(一)的内容,继续介绍tf框架中卷积神经网络CNN的使用。 因此,接下来将介绍CNN的入门级教程cifar10\100项目。cifar10\100 ...
Tensorflow 入门学习17.CNN 分辨CIFAR-10数据集 一、介绍 CIFAR-10 是由神经网络的先驱和大师Hinton的两名学生:Alex Krizhevsky 和 Ilya Sutskever整理的一个基于现实物体,通过所拍摄的照片进行物体识别的数据集。这个数据集项目是为了推广和加速深度学习所创建的。
4/1写贴日期:两层简单Cov+MLP的CNN模型 Test_Accuracy:0.7396 0、4/12第四次更新:【VGG16模型修正+实时数据增强+参数&策略调整】 代码结构全部改变,会从头到尾记录完整代码,与之前更新的内容中代码已无关系,不过之前的代码有很大的参考意义,希望读者勿与我一样踩同样的坑。
上一篇搭建了一个简单的cnn网络用来识别手写数字。 基于tensorflow搭建一个简单的CNN模型(code) 这次我们将要搭建一个较复杂的卷积神经网络结构去对CIFAR-10进行训练和识别。 1. load 一些必要的库和 start a graph session: import os import sys import tarfile ...
点击侧边栏 终端,激活虚拟环境:conda activate XXX, 计入虚拟环境后,运行demo.py即可 下面的代码实现功能是将训练一个简单的 CNN 模型来识别 CIFAR-10 数据集中的图像,并在结束时输出测试精度。 CIFAR-10 数据集在 TensorFlow 中内置,程序会自动下载和加载它。
cifar10数据集上进行图片分类,基于tensorflow框架,旨在探究不同的改进策略对分类准确率的影响,如何一步步得提高准确率
TensorFlow基于数据流图的框架,首先定义模型之前要将各个节点表示成某种抽象的计算,边表示节点之间张量的联系。也就是说Tensorflow不单独地运行单一的复杂计算,而是先用图描述一系列可交互性的计算操作,然后全部一起在Python之外运行,提高运算效率。 本文采用的卷积神经网络(CNN)主要用来识别以为、缩放以及其他形式扭曲不变...