trainable=False)# cifar10 数据文件夹data_dir='/home/your_name/TensorFlow/cifar10/data/cifar-10-batches-bin/'# 训练时的日志logs文件,没有这个目录要先建一个train_dir='/home/your_name/TensorFlow/cifar10/cifar10_train/'# 加载 images,labelsimages,labels=my_cifar10_input.inputs(data_dir,BATCH_...
trainable=False)#cifar10 数据文件夹data_dir ='/home/your_name/TensorFlow/cifar10/data/cifar-10-batches-bin/'#训练时的日志logs文件,没有这个目录要先建一个train_dir ='/home/your_name/TensorFlow/cifar10/cifar10_train/'#加载 images,labelsimages, labels =my_cifar10_input.inputs(data_dir, BATC...
build/tools/compute_image_mean my-caffe-project/img_train_lmdb my-caffe-project/mean.binaryproto 带两个参数: 第一个参数:my-caffe-project /img_train_lmdb , 表示需要计算均值的数据,格式为lmdb的训练数据。 第二个参数:my-caffe-project /mean.binaryproto, 计算出来的二进制格式的均值文件。 二、prototx...
就可以直接下载数据集,如果你数据集在root下,那么就设置download为False# (不翻墙可能会慢一点吧)然后进行变换,可以看到transform就是我们上面定义的transform,数据增强trainset = torchvision.datasets.
解释一下里面的参数 root=数据放在哪。 train=是否为训练集 。 download=是否去网上下载。 里面的那个 transform 就是转换数据类型为Tensor类型。 准备一个测试集 一个训练集 自动从网上下载好。 大概160MB左右。图片大小是32*32的RGB格式。 train_data=torchvision.datasets.CIFAR10(root='../data',train=True,...
開發者ID:hohoins,項目名稱:ml,代碼行數:7,代碼來源:cifar10_train.py 示例3: main ▲點讚 5▼ # 需要導入模塊: import cifar10 [as 別名]# 或者: from cifar10 importtrain[as 別名]defmain(argv=None):# pylint: disable=unused-argument# cifar10.maybe_download_and_extract()iftf.gfile.Exists(FLA...
train :如果为True,则从训练集创建数据集,否则从测试集创建。 transform::(bool,可选)一个接受PIL图像的函数/变换 并返回转换后的版本 torchvision.transforms.Compose()类。这个类的主要作用是串联多个图片变换的操作。这个类的构造很简单: download (bool,可选):如果为true,则从internet下载数据集 ,将其放在根目...
defmain():cifar_train=datasets.CIFAR10('cifar',train=True,transform=transforms.Compose([transforms.Resize((32,32)),#.Compose相当于一个数据转换的集合 # 进行数据转换,首先将图片统一为32*32transforms.ToTensor()# 将数据转化到Tensor中]))# 直接在datasets中导入CIFAR10数据集,放在"cifar"文件夹中 ...
1.train_test.prototxt文件各层分析 以之前用到的cifar10_quick_train_test.prototxt文件为例进行学习,一层一层进行分析。 part1: 代码语言:javascript 复制 name:"CIFAR10_quick" 解释: name:表示该prototxt文件的名称,可以随意取。 part2: 代码语言:javascript ...
运行环境为Caffe根目录,执行create_cifar10.sh 实际上是调用./build/examples/cifar10/convert_cifar_data.bin,生成cifar10_train_lmdb和cifar10_test_lmdb数据文件 2 Network architecture conv1->relu->pool1->lrn->conv2->relu->pool2->lrn->fc1->fc2 ...