CIFAR

《基于Tensorflow的知识图谱实战》 --- CIFAR-10、CIFAR-100数据集解析和可视化

⚽开发平台：jupyterlab运行环境：python3、tensorflow2.x第6章ResNet实现神经网络的飞跃|CIFAR-10、CIFAR-100数据集解析及可视化1.数据集获取2.数据及文件目录结构
deng_den·2022-11-28 21:05

从0开始的cifar100数据集实战

从7月份到现在，我学习了2个多月，这不马上要开题了，我用下tensorflow中的数据集cifar100，来逐次应用我所学到的知识。
DreamXY12·2022-11-28 21:33

tensorflow1.x中cifar100数据提取

#卷积神经网络，从cifar100的文件中获取数据importtensorflowastfimportnumpyasnpimportpickle#1.获取数据集fo=open(r'test','rb')
小杨变老杨·2022-11-28 21:01

5.1 卷积神经网络简介

将带大家使用识别Mnist手写数字、cifar10图像数据以及猫
EaHalen·2022-11-28 14:01

ResNext

实例化ResNeXt架构用于CIFAR-10数据集defResNext(input_shape=None,depth=29,cardinality=8,width=64,weight_decay=5e-
富婆修炼ing·2022-11-28 12:38

基于PaddlePaddle框架对CIFAR-100数据集在简易CNN（LeNet-5修改）和简易DNN的效果对比

CIFAR-100数据集在简易CNN（LeNet-5修改）和简易DNN的效果对比项目说明该项目为课程作业，实验过程等没有非常严谨，如有问题请指正，会及时改正！
三岁学编程·2022-11-28 11:39

PyTorch笔记之Dataset 和 Dataloader

#在PyTorch中，我们的数据集往往会用一个类去表示，在训练时用Dataloader产生一个batch的数据https://pytorch.org/tutorials/beginner/blitz/cifar10
折后·2022-11-28 10:17

kaggle比赛：CIFAR-10

最近发现kaggle每周给了30小时的GPU额度，直接使用在线jupyternotebook，非常方便。以后就直接在kaggle上练习了。第一版，尽量不要“SaveVersion”离线运行，因为离线运行只要一个语句出错，整个程序白跑。所以一般是第一版在线跑完，没有错，之后改动比较小的细调时再离线跑。比如这场比赛，因为数据集是压缩包，所以需要先导入库、然后在线解压到缓存里（大概需要20分钟），然后才
九羽-·2022-11-28 09:02

第三阶段-tensorflow项目之图像image相关--tensorflow搭建CNNs 之CIFAR-10多个GPU运行

1，Overview概述CIFAR-10分类是机器学习中常见的标准基础问题。
Alun_Sun·2022-11-28 08:16

pytorch入门（四）—— Torchvision 数据集

torchvision.datasets包含数据集：MNISTCOCO（用于图像标注和目标检测）（CaptioningandDetection）LSUNClassificationImageFolderImagenet-12CIFAR10andCIFAR100STL10SVHNPhotoTourtorchvision.models
资深糖分大叔·2022-11-28 07:59

NNDL 实验六 卷积神经网络（5）使用预训练resnet18实现CIFAR-10分类

目录5.5实践：基于ResNet18网络完成图像分类任务5.5.1数据处理5.5.1.1数据集介绍5.5.1.2数据集导入5.5.1.3数据集划分5.5.2模型构建5.5.2.1使用Resnet18进行图像分类实验5.5.2.2什么是“预训练模型”？什么是“迁移学习”？（必做）5.5.2.3比较“使用预训练模型”和“不使用预训练模型”的效果。（必做）5.5.3模型训练5.5.4模型评价5.5.5模
AI-2 刘子豪·2022-11-28 02:09

cifar10怎么构建验证集？

如果不加验证集，拿测试集来调参，那么会面临一个问题，网络过拟合测试集，面对现实中的使用的鲁棒性不够好。所以需要构建验证集来验证。主要提供想法，当你构建好训练网络，然后我的思想是在训练完毕以后，提取testset中一个batch，dev_set=int(num_examples_per_epoch_for_eval/batch_size)num_examples_per_epoch_for_eval
love萌萌loli·2022-11-28 00:43

PyTorch - 数据集介绍（mnist、CIFAR10、CIFAR100）

torchvision.datasets中包含了以下数据集MNISTCOCO（用于图像标注和目标检测）(CaptioningandDetection)LSUNClassificationImageFolderImagenet-12CIFAR10andCIFAR100STL10
Micheal超·2022-11-28 00:12

pytorch学习记录四【cifar示例完整代码 / 利用GPU进行训练 / 测试】

1.item：importtorcha=torch.tensor(5)print(a)#tensor(5)print(a.item())#52.求准确率的小testimporttorch#预测概率此处有两个输入。每行代表一个输入图片的预测输出。例如第一行代表：为第0种种类的概率为0.1，为第1种种类的概率为0.2outputs=torch.tensor([[0.1,0.2],[0.3,0.4]])
菜菜子-·2022-11-28 00:39

掌握如何用Pytorch实现一个分类器

学习目标了解分类器的任务和数据样式掌握如何用Pytorch实现一个分类器分类器任务和数据介绍构造一个将不同图像进行分类的神经网络分类器,对输入的图片进行判别并完成分类.本案例采用CIFAR10数据集作为原始图片数据
黑马程序员官方·2022-11-28 00:08

CIFAR10数据集训练及测试

一、数据集介绍该数据集共有60000张彩色图像，这些图像是32*32，分为10个类，每类6000张图。这里面有50000张用于训练，构成了5个训练批，每一批10000张图；另外10000用于测试，单独构成一批。测试批的数据里，取自10类中的每一类，每一类随机取1000张。抽剩下的就随机排列组成了训练批。注意一个训练批中的各类图像并不一定数量相同，总的来看训练批，每一类都有5000张图。下面这幅图就
SuperChay·2022-11-28 00:37

使用PyTorch训练cifar10

训练cifar10cifar10数据集相对较大，比minst更适合测试不同算法下的性能，这里没有使用原始的cifar10的python数据，因为原始数据为了方便存储采用的是序列化后的文件，在实际中我们训练的模型通常都是直接获取的图像
bleedingfight·2022-11-27 23:06

Pytorch---- CIFAR10实战(训练集+测试集+验证集)完整版，逐行注释-----学习笔记

文章目录CIFAR10数据集准备、加载搭建神经网络损失函数和优化器训练集测试集关于argmax:使用tensorboard可视化训练过程。
深度不学习！！·2022-11-27 23:33

2022软工第06组第三次博客作业

本博客为OUC2022秋季软件工程06组第三次作业目录一、视频学习二、代码练习1、MNIST数据集分类2、CIFAR10数据集分类3、使用VGG16对CIFAR10分类三、问题思考一、视频学习这周学习的这个视频
xiaoli-guan·2022-11-27 22:50

Pytorch教程学习笔记

Pytorch教程学习笔记转载自：Teeyohuang分类专栏-Pytorch学习笔记Pytorch进行CIFAR-10分类CIFAR-10数据加载和处理定义卷积神经网络定义损失函数和优化器训练测试Pytorch
Axiiiz·2022-11-27 21:29

Pytorch实现简单的卷积神经网络

由于是实现卷积神经网络，所以数据集统一使用CIFAR10。首先，搭建最简单的卷积神经网络：classModel(nn.Module):def__init__(self):super().
莫问余年·2022-11-27 20:54

pytorch实现resnet18（CIFAR10数据集，92%的准确率）

导入相关的库importtorchimporttorchvisionimporttorchvision.transformsastransformsimporttorch.nnasnnimporttimeimporttorch.nn.functionalasF导入数据train_transform=transforms.Compose([transforms.RandomResizedCrop(2
KIHHL·2022-11-27 20:23

深度学习算法之cifar10数据集训练和测试步骤以及相关代码Pytorch

今天忽然看到CIFAR10的分类，自己就直接进行了相关备注，给初学者分享一下，如果代码跑不通，可以评论区反馈。一起进步。整体步骤就是下面5部分。
一名不想学习的学渣·2022-11-27 14:36

【深度学习实战—番外篇2】：如何保存CIFAR-10数据集图片？

推荐专栏：【图像处理】【千锤百炼Python】【深度学习】【排序算法】目录一、简述二、程序编写2.1文件夹建立2.2程序编写三、图片可视化一、简述CIFAR-10数据集是一个包含了60000张32×32
米开朗琪罗~·2022-11-27 14:02

三十九.卷积神经网络实现cifar10分类

)配置网络(3)断点存续(4)训练网络3.ACC曲线图与Loss曲线图1.数据预处理(1)导入数据fromtensorflow.kerasimportdatasetscifar10=datasets.cifar10
stackooooover·2022-11-27 09:25

神经网络和深度学习-logistic回归

logistic回归logistic回归常用于分类问题，根据输入的x来估计属于不同类的概率为多少，满足分布，即所有类的概率总和为1在torchvison包中提供了一些常用的数据集，供我们使用，例如：Mnist数据集Cifar
Ricardo_PING_·2022-11-27 09:46

NNDL 实验六 卷积神经网络（5）使用预训练resnet18实现CIFAR-10分类

目录5.5实践：基于ResNet18网络完成图像分类任务5.5.1数据处理5.5.1.1数据集介绍5.5.1.2数据读取5.5.1.3构造Dataset类5.5.2模型构建5.5.3模型训练5.5.4模型评价1.什么是“预训练模型”？什么是“迁移学习”？(1)、什么是迁移学习(2)、预训练模型2.比较“使用预训练模型”和“不使用预训练模型”的效果。思考题1.阅读《DeepResidualLearn
红肚兜·2022-11-27 09:44

【PyTorch】Training Model

文章目录七、TrainingModel1、模型训练2、GPU训练2.1.cuda()2.2.to(device)2.3GoogleColab3、模型验证七、TrainingModel1、模型训练以CIFAR10
LeoATLiang·2022-11-27 09:05

8. Pytorch入门教程——使用单个模型和集成模型在数据集上进行验证，预测

我们为最终的Densenet和Resnet模型加载两个文件，并在测试集上进行评估transfer_densenet=load_chkpoint('densenet_cifar10_chkpoint_file
小鹿学长·2022-11-27 08:00

Pytorch入门教程——创建Cifar10 Pytorch数据集

我们使用一个很经典的数据集Cifar10，而该数据集可以直接通过Pytorch内置函数获取到。
小鹿学长·2022-11-27 08:59

Linux Pytorch ResNet-18 cifar10 实践报告

LinuxPytorchResNet-18cifar10实践报告硬件资源环境版本实验方法基本参数设置实验结果结果分析1.ResNet-v1VSResNet-v22.ResNet-v2VSResNet-v2
赶考书生jt·2022-11-27 06:27

使用ResNet18处理cifar10数据集

目录前言1.数据集介绍2.使用的工具介绍3.搭建ResNet3.1ResNet结构分析3.2网络结构搭建与代码实现3.3中间过程特征提取总结前言在对CNN有了一定的了解后，尝试搭建ResNet18网络来处理CIFAR
error:404..·2022-11-27 05:52

简介ResNet18并用其对CIFAR-10数据集进行分类

ResNet，是2015年何恺明大佬发表在CVPR上的一篇文章，运用了残差连接这个概念。该论文一出，直接引爆了整个cv界。并且在2016年ImageNet上ResNet获得第一名。而ResNet至今被用在AI各个领域内的前沿技术当中。要是我以后的论文引用量有ResNet的十分之一我就满足了（笑）ResNet介绍ResNet解决的是深度网络的退化问题。按常理讲，网络越深模型就能拟合更复杂的结果。但是
mikasa1028·2022-11-27 05:21

NNDL 实验六 卷积神经网络（5）使用预训练resnet18实现CIFAR-10分类

数据集：CIFAR-10数据集，网络：ResNet18模型，损失函数：交叉熵损失，优化器：Adam优化器，Adam优化器的介
captainMo_11·2022-11-27 05:49

tensorflow2.0 resnet18 CIFAR-10图像分类

基于ResNet18的CIFAR-10图像分类CIFAR-10数据分类CIFAR-10数据简介ResNet18网络ResNert18实验结果CIFAR-10数据分类CIFAR-10数据简介 Cifar-
CW96·2022-11-27 05:44

Resnet18-cifar10及Million-AID数据加载

文章目录一、Resnet18-cifar10二、Million-AID数据加载总结一、Resnet18-cifar10CIFAR-10数据集由10类中的60000张32x32彩色图像组成，每类6000张图像
m0_53374472·2022-11-27 05:42

IProgress not found. Please update jupyter and ipywidgets.

想测试一下torchvision.datasets下载数据集的功能importtorchvision.datasetsasdsetroot=r'D:\python\alpha\Datasets'dset.CIFAR10
闲_尘·2022-11-27 01:43

【深度神经网络】LeNet-PyTorch

搭建LeNet并基于CIFAR10训练ResultModelTrainPredict哪里学的？
ca1man·2022-11-26 21:36

MaxPool2d详解--在数组和图像中的应用

在数组和图像中的应用1、环境要求2、原理讲解3、函数要求4、例子4.1、数组4.2、图像4.3、Conv2d+MaxPool2d图像1、环境要求1、需要安装Pytorch依赖2、官方文档conv2d3、图片需要CIFAR10
Philo`·2022-11-26 20:03

使用tensorflow构建一个卷积神经网络

具体步骤如下1.加载数据集tensorflow集成了keras这个框架，提供了CIFAR10数据集，该数据集包含了10个类别共6万张彩色图片，加载方式如下>>>importtensorflowastf>
生信修炼手册·2022-11-26 12:40

CIFAR-10数据集应用：快速入门数据增强方法Mixup，显著提升图像识别准确度

本文介绍的是以格物钛公开数据集平台中的CIFAR-10数据集为基础，通过数据增强方法Mixup，显著提升图像识别准确度。
PaperWeekly·2022-11-26 11:07

[ 图像分类 ] 经典网络模型实例—— CIFAR10 + ResNet50 详解与复现

HorizonMax✨编程技巧篇：各种操作小结机器视觉篇：会变魔术OpenCV深度学习篇：简单入门PyTorch神经网络篇：经典网络模型算法篇：再忙也别忘了LeetCode[图像分类]经典网络模型实例——CIFAR10
Horizon Max·2022-11-26 11:41

Tensorflow复现DenseNet — cifar-10正确率91%

避免梯度消失二.网络结构三.完整代码:四.训练结果五.问题记录1.参数配置2.dropout的使用偶然了解到一种据说比ResNet更优的网络，兴致勃勃学习一下，特此记录===此次使用的仍为kaggle提供的cifar
菜佳乐·2022-11-26 11:36

(Pytorch)GoogleNet代码复现CIFAR-10数据集

model.pyimporttorch.nnasnnimporttorchimporttorch.nn.functionalasFfromtorch.utils.tensorboardimportSummaryWriterclassGoogLeNet(nn.Module):def__init__(self,num_classes=1000,aux_logits=True,init_weights=
Jnmz34·2022-11-26 10:35

(Pytorch)ResNet代码复现CIFAR-10数据集

resnet.py'''ResNet-18Imageclassficationforcifar-10withPyTorch'''importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFclassResidualBlock(nn.Module):def__init__(self,inchannel,outchannel,stride=1):s
Jnmz34·2022-11-26 10:35

Pytorch学习笔记（六）之完整的模型训练（以Cifar10为例）

文章目录前言：数据集介绍0.准备工作：首先导入相关包，设置参数等1.数据预处理之增强(transforms等)2.数据的读取(Dataset&Dataloader)3.模型的搭建(nn.model)4.开始训练（loss函数，优化器，训练epoch）先定义损失函数，优化器等训练集上开始训练测试集上计算loss及准确率验证测试模型(没有标签的测试图片)前言：数据集介绍在学习完深度学习的理论之后，就要
nanyidev·2022-11-26 10:28

【深度学习】手撕 CNN 之 AlexNet（PyTorch 实战篇）

由于MNIST、CIFAR10、CIFAR100这些数据集图片尺寸都较小，不符合AlexNet网络
风度78·2022-11-26 10:56

AlexNet 网络复现

但是ImageNet是一个巨大的数据集（132GB），同时在最新的Pytorch当中也不提供下载了，所以便于练习，这里复现使用了CIFAR10这个小型数据集，同时因为图片尺寸不同，对网络也进行了相应的调整
RaphaelCA·2022-11-26 10:56

玩转CIFAR10—Pytorch复现LeNet,AlexNet,VGG,GoogLeNet,MobileNet,ResNet,DenseNet,Vision Transformer等模型（持续更新）

玩转CIFAR102021.12.30更新：DPNIntroduction本文使用pytorch框架，复现了LeNet,AlexNet,VGG,GoogLeNet,ResNet,ResNeXt,RegNet
背着代码的蜗牛·2022-11-26 10:25

(Pytorch)AlexNet代码复现CIFAR-10数据集

model.pyimporttorch.nnasnnimporttorchfromtorch.utils.tensorboardimportSummaryWriternum_classes=10classAlexNet(nn.Module):def__init__(self):super(AlexNet,self).__init__()self.features=nn.Sequential(nn.
Jnmz34·2022-11-26 10:49
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