执行完这段代码后,CIFAR-10数据集会下载到目录 cifar10_data 目录下。默认的存储路径书tmp/cifar10_data,定义在代码文件cifar10.py中,位置大约在53行附近。 修改完数据存储路径后,通过cifar10.maybe_download_and_extract()来下载数据,下载期间如果数据存在于数据文件夹中则跳过下载数据,反之下载数据。下载成功后会...
在工程根目录创建 cifar10_download.py ,输入如下代码创建下载数据的程序: # 引入当前目录中已经编写好的cifar10模块importcifar10# 引入tensorflowimporttensorflowastf# 定义全局变量存储器,可用于命令行参数的处理# tf.app.flags.FLAGS 是tensorflow 内部的一个全局变量存储器FLAGS = tf.app.flags.FLAGS# 在cifar10...
cifar100有两类标签,一个是大类标签,一个是小类标签,也就是一个是粗粒度标签,一个是细粒度标签, 上面的代码是解析cifar10的,前面已经讲解过,这里不再赘述。 使用tf.train.string_input_producer 的方式来对打包好的TFRecord文件进行读取。 将所有的训练样本存放在 train.tfrecord,将所有的测试样本存放在 test.t...
CIFAR10数据集 Baseline 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...
['airplane','automobile','bird','cat','deer','dog','frog','horse','ship','truck',]train_lables_file='./cifar10/trainLabels.csv'test_csv_file='./cifar10/sampleSubmission.csv'train_folder='./cifar10/train/'test_folder='./cifar10/test'def parse_csv_file(filepath, folder):"""...
CIFAR_DIR = "./cifa-10-batches-py" def load_data(filename): '''read data from data file''' with open(filename,'rb') as f: data1 = cPickle.load(f,encoding='bytes') return data1[b'data'],data1[b'labels'] class CifarData: ...
importcifar10 设置电脑上保存数据集的路径。 # cifar10.data_path = "data/CIFAR-10/" CIFAR-10数据集大概有163MB,如果给定路径没有找到文件的话,将会自动下载。 cifar10.maybe_download_and_extract() Data has apparently already been downloaded and unpacked. ...
1.题记 因为课程设计要用到TensorFlow,所以这几天在看TensorFlow官方给的几个示例代码,前面几个例子比较简单,看完之后试着重新写了一下,从CIFAR10开始...
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 urllib ...
函数load_CIFAR10函数传入的值为cifar10数据的加载的相对目录,读出数据后还要对10类标签进行one-hot编码,以供后来的softmax分类处理。该函数返回值分别为训练集图像、训练集标签、测试集图像、测试集标签,他们的索引值一一对应。 创建模型 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...