return x,y (x,y), (x_test, y_test) = datasets.cifar100.load_data()print(x.shape, y.shape, x_test.shape, y_test.shape) y = tf.squeeze(y, axis=1) y_test = tf.squeeze(y_test, axis=1)print(x.shape, y.shape, x_test.shape, y_test.shape) train_db = tf.data.Dataset.fr...
tensorflow2.0——CIFAR100卷积+全连接实战 importtensorflow as tf#设置相关底层配置physical_devices = tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')assertlen(physical_devices) > 0,"Not enough GPU hardware devices available"tf.config.experimental.set_memory_growth(physical_devices[0], True)defpreproc...
CIFAR-100数据集就像CIFAR-10,除了它有100个类,每个类包含600个图像。,每类各有500个训练图像和100个测试图像。CIFAR-100中的100个类被分成20个超类。每个图像都带有一个“精细”标签(它所属的类)和一个“粗糙”标签(它所属的超类) 以下是CIFAR-100中的类别列表: CIFAR-100数据集下载www.cs.toronto.edu...
cifar100的数据集在pytorch上有很多精度很高的模型,如: BIGBALLON/CIFAR-ZOOgithub.com/BIGBALLON/CIFAR-ZOO weiaicunzai/pytorch-cifar100github.com/weiaicunzai/pytorch-cifar100 但我发现了一个问题便是几乎没有精度很高的TensorFlow的实现版本,Github上搜索几乎搜不到精度比较高的,难道是tf的性能不及torch?
同时,作者在对比各级网络时总结出了以下几个观点:(1)LRN层作用不大(VGGNet不使用局部响应标准化(LRN),这种标准化并不能在ILSVRC数据集上提升性能,却导致更多的内存消耗和计算时间。);(2)越深的网络效果越好;(3)11的卷积也是很有效的,但是没有33的卷积好,大一些的卷积核可以学习更大的空间特征。
本次我们将使用的 CIFAR 100 数据集就是一个三通道数据集. 代码实现 超参数 # 定义超参数 batch_size = 1024 # 一次训练的样本数目 learning_rate = 0.0001 # 学习率 iteration_num = 5 # 迭代次数 optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=learning_rate) # 优化器 ...
背景:我正在尝试实现一个自定义(“分层”)丢失函数来对利用类层次结构的CIFAR-100图像进行分类。这个数据集有20个粗类,每个类都有5个细类。自定义损失函数是细类互熵损失和粗类交叉熵损失的加权和。首先将真细标签(y_true)映射为真粗标签(y_true_coarse),预测细标签(y_pred)映射到预测的粗标签(y_pred_coar...
TensorFlow自带的数据集有boston_housing, cifar10, cifar100, fashion_mnist, imdb, mnist和reuters。 TensorFlow自带的数据集 Boston_housing:通过十四个特征预测房价 cifar10:10类 60000张,32x32的彩色图片 cifar100:100类 60000张,600张/类,32x32的彩色图片 ...
速度：所以我没有做广泛的基准测试，但是我惊讶的发现，PyTorch 是可以立即使用的，在我当前的项目的单 GPU 的训练时间比 theano+lasagne 快 100%。我已经在 Geforce gtx 980 和 Titan X 上测试了它，并实现了已经确认相同且在合理的误差范围内的网络。100% 逐字地在 CIFAR100 上从（在最简单的情况下）5 分...
具体的介绍可以查看我关于VGGNet的博文。这里通过构建VGG13网络对Cifar100进行分类实战。具体Pipeline流程为加载数据集、构建网络、训练网络、测试网络。VGGNet是很简单粗暴的容易理解的卷积神经网络之一,它的设计思路也是按照卷积神经网络的基本设计思想。 VGGNet的具体网络配置如下表。