label_batch = tf.cast(features['label'], tf.int64)# [-1,1] 将图片归一化img_batch = tf.cast(img_batch, tf.float32) /128.0-1.0returnimg_batch, label_batch TensorFlow+Slim网络结构搭建 defmodel(image, keep_prob=0.8, is_training=True):""" 在model中我们会定义网络结构 params image: 输入...
为了避免这些操作减慢训练过程,使用16个独立的线程中并行进行这些操作,这16个线程被连续的安排在一个 TensorFlow 队列中,最后返回预处理后封装好的tensor,每次执行都会生成一个 batch_size 数量的样本 [images,labels]。测试数据使用cifar10_input.inputs() 函数生成,测试数据不需要对图片进行翻转或修改亮度、对比度,...
cifar10.py文件调用了此文件中定义的方法。 """Routine for decoding the CIFAR-10 binary file format."""from__future__importabsolute_importfrom__future__importdivisionfrom__future__importprint_functionimportosfromsix.movesimportxrange#pylint: disable=redefined-builtinimporttensorflow as tf#定义图片的像...
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 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import tensorflow as tf from six.moves import...
建立loss 非常简单,主要使用了 tensorflow 的 sparse_softmax_cross_entropy_with_logits 方法,这个方法我们在第17节有所介绍。代码如下 defloss(logits, labels): """Add L2Loss to all the trainable variables. Add summary for "Loss" and "Loss/avg". ...
数据集读取的通用流程(梳理)用Tensorflow实现SE-ResNet(SENet ResNet ResNeXt VGG16)的数据输入,训练,预测的完整代码框架(cifar10准确率90%) balabalabala 之前的代码感觉还是太乱了,我刚开始学的时候还是用的tensorflow1.2 现在2.5都要出来了,就重新梳理了一下 ...
说说在TensorFlow里创建这样的数据集吧,这里以做mnist的数据集为例为例:将数据保存为tfrecords文件可以视...
首先处理输入,在 /home/your_name/TensorFlow/cifar10/ 下建立 cifar10_input.py,输入如下代码: from__future__importabsolute_import# 绝对导入from__future__importdivision# 精确除法,/是精确除,//是取整除from__future__importprint_function# 打印函数importosimporttensorflowastf# 建立一个 cifar10_data 的...
TensorFlow学习笔记(8)---CNN分类CIFAR-10数据集 该文章是对TF中文手册的卷积神经网络和英文手册Convolutional Neural Networks部分所包含程序的解读,旨在展示CNN处理规模比较大的彩色图片数据集(分类问题)的完整程序模型,训练中使用交叉熵损失的同时也使用了L2范式的稀疏化约束,例子修改后就可以训练自己的数据。这篇博客...
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。