LeNet-5 网络上文已经搭建过了,由于 CIFAR10 数据集图像是 RGB 三通道的,因此 LeNet-5 网络 C1 层卷积选择的滤波器需要 3 通道,网络其它结构跟上文都是一样的。 classLeNetRGB(nn.Module):def__init__(self):super(LeNetRGB,self).__init__()self.conv1=nn.Conv2d(3,6,5)# 3表示输入是3通道s...
下面定义加载CIFAR-10数据集,首先会对图片进行一些处理: - transforms.RandomHorizontalFlip():随机水平翻转图像 - transforms.RandomCrop(32, padding=4):随机裁剪图像,大小为32x32,边缘填充4个像素 - transforms.ToTensor():将图像转换为张量,并归一化到[0,1]范围内 - transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), ...
# path = 'data/cifar10/train/' # dataset = MyDataset(path) # img, label = dataset[0] # img.show() # print(label) # a = 1 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18. 19. 20. 21. 22. 23. 24. 25. 26. 27. 28. 29. 30. 31. 32...
import tensorflow as tf from tensorflow.keras import datasets ,layers ,models import matplotlib.pyplot as plt from keras import regularizers # load and normalize the data (x_train, y_train), (x_test, y_test) = datasets.cifar10.load_data() num_classes = 10 x_train = x_train.astype('...
torchvision.datasets.CIFAR10 root (string):数据集所在目录的根目录 如果download设置为True。“cifar-10-batches-py '”存在,则将被保存至该目录 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 ...
简介:【Python机器学习】实验15 将Lenet5应用于Cifar10数据集 CIFAR10数据集介绍 CIFAR-10数据集由10个类别的60000张32x32彩色图像组成,每类6000张图像。有50000张训练图像和10000张测试图像。数据集分为五个训练批次 和一个测试批次,每个批次有10000张图像。测试批次包含从每个类别中随机选择的1000张图像。训练批次...
CIFAR-10数据集网站 如果从官网下载数据集很慢,可以使用国内的地址http://ai-atest.bj.bcebos.com/cifar-10-python.tar.gz MNIST数据集为0~9的数字,而CIFAR-10数据集为10类物品识别,包含飞机、车、鸟、猫等。照片大小为32*32的彩色图片(三通道)。每个类别大概有6000张照片,其中随机筛选出5000用来training,剩...
上次课我们讲解了对于CIFAR10数据读取部分代码的编写,本节讲解如何编写经典的LeNet5神经网络。 首先创建python文件,命名LeNet5。 开始写代码 先引入相关工具包、完成类的初始化 代码语言:javascript 复制 importtorch from torchimportnnclassLeNet5(nn.Module):# 将所有的类都继承给nn.module ...
CIFAR-10 数据集网站 如果从官网下载数据集很慢,可以使用国内的地址 http://ai-atest.bj.bcebos.com/cifar-10-python.tar.gz MNIST 数据集为 0~9 的数字,而 CIFAR-10 数据集为 10 类物品识别,包含飞机、车、鸟、猫等。照片大小为 32*32 的彩色图片(三通道)。每个类别大概有 6000 张照片,其中随机筛选...
步骤2:加载CIFAR10数据集 接下来,我们需要加载CIFAR10数据集。CIFAR10是一个常用的计算机视觉数据集,包含了10个不同类别的60000个32x32彩色图像。我们可以使用TensorFlow的datasets模块加载该数据集。 (train_images,train_labels),(test_images,test_labels)=datasets.cifar10.load_data() ...