【学习笔记】机器学习之用TensorFlow cnn 测试CIFAR-10数据集

1.TensorFlow 

如果想对这个框架有深刻的认识，可以去看相关的一些课程。只是初步了解的话，就看看网上的相关的入门基础和代码案例，了解他每一步做啥就行了。

可以先学学训练MNIST这个入门级的计算机视觉数据集，再来训练测试cifar-10

2.cnn

https://www.zhihu.com/question/52668301/answer/131573702

知乎上耐心看下去也就差不多懂个大概了。有个高票答案写得特别好。

以下是当时看了之后自己做的一些总结。

3.除此之外，还有一些小的地方。

比如梯度下降法，和反向传播算法之类的。

反向传播算法https://www.zhihu.com/question/24827633 作者陈唯源 我觉得写得可清楚了

4.环境python3 需要的东西pycharm自己下就好了

代码 tensorflow-CNN-CIFAR-10-master github上的 注释非常完备

step1：下载cifar-10数据集并读取出来

#images_train---训练的图像数据 cls_train---以整型返回类的数目(0-9) labels_train---标签数组(如[0,0,0,0,0,0,1,0,0,0]) one-hot coding

下面是mnist的例子：

step2：tf的一些构造代码，就不细讲了

这里使用的是prettytensor，比tf简洁得多，运用了两层卷积

step3：运行训练集的时候，每次随机选64张训练图片扔进tf里

step4：测试并计算精度