importtensorflow as tffromtensorflow.kerasimportdatasets ,layers ,modelsimportmatplotlib.pyplot as plt#load and normalize the data(x_train, y_train), (x_test, y_test) =datasets.cifar10.load_data() num_classes= 10x_train= x_train.astype('float32')/255x_test= x_test.astype('float32')/2...
CIFAR-10是一个用于图像识别的10分类彩色数据集,每张图片32x32的像素,每种对应有6000张图片,共60000张的数据中50000张训练集和10000张测试集 The CIFAR-10 dataset consists of 60000 32x32 colour images in 10 classes, with 6000 images per class. There are 50000 training images and 10000 test images. T...
另外由于卷积操作时特殊的线性变换,所以在卷积层的结果传递到池化层前,需要进行去线性化处理,常用的有 Relu 函数。 搭建简单的卷积神经网络实现 Cifar-10 数据集分类 1. 数据集概述 对CIFAR-10 数据集的分类是机器学习中一个公开的基准测试问题,其任务是对一组32x32RGB的图像进行分类,这些图像涵盖了10个类别: ...
# # cifar10模块中预定义下载路径的变量data_dir为'/tmp/cifar10_eval',预定义如下: # # tf.app.flags.DEFINE_string('data_dir', './cifar10_data', # # """Path to the CIFAR-10 data directory.""") # # 为了方便,我们将这个路径改为当前位置 # FLAGS.data_dir = './cifar10_data' # #...
Cifar-10是一个专门用于测试图像分类的公开数据集,其包含的彩色图像分为10种类型:飞机、轿车、鸟、猫、鹿、狗、蛙、马、船、货车。且这10种类型图像的标签依次为0、1、2、3、4、5、6、7、8、9。 该数据集分为Python、Matlab、C/C++三个不同的版本,顾名思义,三个版本分别适用于对应的三种编程语言。因为...
刚入门卷积神经网络,在cifar-10数据集上复现了LeNet、AlexNet和VGG-16网络,发现VGG-16网络分类准确率最高,之后以VGG-16网络为基础疯狂调参,最终达到了90.97%的准确率。(继续进行玄学调参,可以更高) 二、VGG-16网络介绍 VGGNet是牛津大学视觉几何组(Visual Geometry Group)提出的模型,原文链接:VGG-16论文 该模型在...
写一个类,处理数据。这个类实现了独热标签、返回指定数量训练集、返回测试集 classCifar:def__init__(self, onehot = False):self.debug =Falseself.onehot= onehot self.CIFAR ='./CIFAR/10/'self.current_batch_lib =1self.current_batch_idx_start =0self.label_name = np.load(self.CIFAR +"batche...
基于libtorch的LeNet-5卷积神经网络实现 LeNet-5网络地总体结构如下,详细请参考上方地链接。 1. Cifar-10数据集介绍 Cifar-10是一个专门用于测试图像分类的公开数据集,其包含的彩色图像分为10种类型:飞机、轿车、鸟、猫、鹿、狗、蛙、马、船、货车。且这10种类型图像的标签依次为0、1、2、3、4、5、6、7、...