下面的代码是Cifar10_data.py程序文件: 1#该文件负责读取Cifar-10数据并对其进行数据增强预处理2importos3importtensorflow as tf4num_classes=1056#设定用于训练和评估的样本总数7num_examples_pre_epoch_for_train=500008num_examples_pre_epoch_for_eval=10000910#定义一个空类,用于返回读取的Cifar-10的数据11class...
https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar-10-python.tar.gz 将下载的压缩文件夹放入目标文件夹(请勿解压) C:\Users\think\.keras\datasets 但tensorflow.keras识别的文件名,不是下载的文件名 所以把 cifar-10-python.tar.gz 更改为: cifar-10-batches-py.tar.gz 请注意区别文件名和扩展名。 用keras读取cif...
需要数据集的可百度云下载,链接:https://pan.baidu.com/s/1tZDvItpqAke_co2lIMrOHg提取码:24rd 其中train、test为训练集、测试集,自行解压。trainLabels是训练集的数据标签,sampleSubmission为测试集的训练标签,只是标签全是‘cat’,后续需要自行填入。 1、数据说明 数据集共分为10类'airplan','automobile','bir...
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...
(data_dir)# 如果当前文件目录下不存在这个文件夹,创建一个temp文件夹 # 设定CIFAR10下载路径 cifar10_url='http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar-10-binary.tar.gz'# 检查这个文件是否存在,如果不存在下载这个文件 data_file=os.path.join(data_dir,'cifar-10-binary.tar.gz')# temp\cifar-10-binary...
这个案例是针对CIFAR-10图像集进行分类的练习,将会使用6万张图像进行训练和测试共10个分类。 准备工作 下载CIFAR-10图片素材文件 百度云下载链接(密码:ar1q) 官方下载页面(只需要下载Python版本) 这个数据集共包含了10个分类60000张图片,每个分类10000张。
一、经典数据集加载方法 Python中获取这四种经典数据集十分容易,只需要下方一行代码即可,反回的数据以Numpy的形式存储。 (x,y),(x_test,y_test)=keras.datasets.mnist.load_data()(x,y),(x_test,y_test)=keras.datasets.cifar10.load_data()#自动下载并装载,速度较慢可自行下载使用(x,y),(x_test,y_...
2.CIFAR-10数据集 2.1 下载CIFAR-10数据集 import urllib.request import os import tarfile import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "-1" print(tf.__version__) print(tf.test.is_gpu_available()) # 下载 url = 'https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar-10-python.tar.gz' ...
no module named cifar10与no modulw named cifar10_input,这是因为你需要下载一个tensorflow 的models,具体链接放在这里https://github.com/tensorflow/models/tree/r1.13.0,新的tensorflow由于变成2.x版了,所以没有models这个包,我这里用的是19年的branch。
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。