Cifar10 第8页

如何用MindSpore自定义数据集

如何用MindSpore自定义数据集引言如何用MindSpore自定义数据集MindSpore数据集加载简介mindspore.dataset.GeneratorDataset自定义cifar10数据集分析格式加载数据构建

好名字可以让朋友..更容易记住你·2022-12-23 19:24

分别在(ModelAtrs)Ascend、(Ubuntu16.04服务器+18.04镜像)GPU、(Ubuntu18.04)CPU下通过MindSpore实现（cifar10）图像分类

Anaconda安装在要运行的环境下安装Anaconda（或Miniconda），我选择的是Anaconda。Anaconda下载地址安装步骤#获取下载的文件Anaconda3-2021.04-Linux-x86_64.shcd./homewgethttps://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2021.05-Linux-x86_64.sh#执行安装文件ba

Wang121201·2022-12-23 19:22

PyTorch 如何从头开始训练分类器【附完整代码】

训练分类器文章目录训练分类器1.数据处理2.训练图像分类器2.1读取CIFAR10数据，做标准化2.2定义卷积神经网络2.3定义损失函数和优化器2.4训练网络2.5根据测试数据测试网络1.数据处理通常，

qq_39809262·2022-12-22 19:03

基于LeNet-5的CIFAR10数据集分类（pytorch代码)

importtorchimporttorchvisionfromtorchimportnnfromtorch.utils.dataimportDataLoaderfromtorch.utils.tensorboardimportSummaryWriterdata_transform=torchvision.transforms.Compose([torchvision.transforms.Ran

伊泽瑞尔617·2022-12-22 19:03

Cifar-10 卷积神经网络的python实现（绘图，自动下载，模型存取，图片显示，GPU加速）

下载已多次训练的模型文件73%（放置在.py同目录下)（第一种模型）过拟合程度较低的模型文件70%（放置在.py同目录下）（第一种模型）全部代码：训练结果：第一种模型：第二种模型：小结：实验内容：使用pytorch对cifar10

i道i·2022-12-22 13:35

CIFAR10数据集的使用————Transforms

【小土堆】的P13讲讲述了CIFAR10数据集的下载使用。

running snail szj·2022-12-22 13:04

学习记录（一）制作python版本的CIFAR10数据集

学习记录（一）1.制作自己的数据集该数据集是通过使用网络爬虫以及对其他车辆数据集中的图片进行收集，制作的一个与cifar10数据集结构相同的车辆数据集。

stan4everr·2022-12-22 13:34

CIFAR10数据集使用笔记

CIFAR10数据集1.数据集下载并转换为张量train_set=torchvision.datasets.CIFAR10(root=data_path,train=True,download=True

Chiaquin·2022-12-22 12:33

Cifar10 数据集的读取、加载、训练

本文主要分为4个模块，分别是1readCifar10首先进行数据集的读取工作，建立对应标签并将对应图像放入标签文件夹内。

遇事不绝，量子力学·2022-12-22 12:33

PytorchCNN项目搭建3--- Cifar10数据集的处理

PytorchCNN项目搭建3---Cifar10数据集的处理前期准备：1.Cifar10数据集从官网下载2.把训练集转换为图片，并把图片路径及名称保存到txt文件中，还把训练集按照一定的概率分为训练数据集和验证数据集

曹一默·2022-12-22 12:31

python 中 keras.datasets 加载cifar10数据集（本地导入）

如果在python中无法加载的话，那只能本地导入cifar首先先下载cifar-10-python.tar.gz再把cifar-10-python.tar.gz放到本地文件夹中这里我把cifar-10-python.tar.gz改成了cifar-10-batches-py.tar.gz,其实可以不改名，不影响的,但最好还是改一下名字！搞完了这些后就可以去python中运行fromkerasimpo

怀溪·2022-12-22 12:31

[深度学习]cifar10数据集使用方法

cifar10训练数据集下载链接：https://pan.baidu.com/s/1Qlp2G5xlECM6dyvUivWnFg提取码：s32timportpickleimportnumpyasnpimportosCIFAR_DIR

Greyplayground·2022-12-22 12:01

【笔记】Cifar-10 的介绍和使用：将像素 3 x 32 x 32 的图片的像素数据和标签信息压缩为二进制文件

附1：cifar10介绍及转换图片具体参考：CIFAR-10dataset的下载与使用、转图片_gmHappy的博客-CSDN博客_cifar10数据集图片解压源文件的函数：importcv2importnumpyasnpimportpickleimportos

程序猿的探索之路·2022-12-22 12:00

神经网络——cifar10网络搭建、Sequential使用

CIFAR10模型结构：通过图片可以知道，输入为3通道的32*32大小数据，第一步卷积，通过5*5的一个卷积核，得到32通道的32*32的大小，接着通过2*2的最大池化层得到32通道的16*16...得到

放牛儿·2022-12-22 12:29

python中CIFAR10数据集的使用

目录文章目录一、CIFAR10的官方解释二、实战操作1.CIAFR10数据集的下载2.查看下载的CIAFR10数据集3.数据转换总结一、CIFAR10的官方解释torchvision.datasets.CIFAR10

晓亮.·2022-12-22 12:25

pytorch学习14：使用CIFAR10数据训练LetNet模型

工具方法和一些设置这里有一个帮助显示图片的方法和解决图片不显示问题的设置。###一些工具方法importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp#如果不加则会出现如下错误，且不会显示图片#Error#15:Initializinglibiomp5md.dll...importosos.environ['KMP_DUPLICATE_LIB_OK']='TRUE'de

HMTT·2022-12-22 12:37

LeNet网络模型的训练及预测(pytorch实现)

叙旧上次我们讲解了LeNet-5网络模型以及如何用pytorch搭建，本文将为大家讲解如何使用CIFR10数据集(不了解该数据集的可以看这个博主写的CIFAR10数据集介绍)训练模型以及用训练好的模型做预测

Serins·2022-12-22 12:27

如何获取cifar10、cifar100等数据集，并保存为图片格式

很久没写blog了，攒了不少东西，后面有空写一写最近需要用到cifar10数据集的图片在端侧做实验，但是发现官方只提供了cifar10数据集的三种文件格式，分别用于matlab、python和C，都不是图片格式自己动手丰衣足食

alphanoblaker·2022-12-22 11:21

11.利用keras把cifar10的py批次格式数据转为jpg格式，制作

在用cnn进行分类时候，我们经常用到cifar10，但是官网的数据集都是转换格式后的，这里把官网的py版本（http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar-10-python.tar.gz

ming.zhang·2022-12-22 11:51

将cifar10数据集文件复原成图片格式

官方网站下载的文件cifar-10-python解压得到的数据如下：可见并不是原始的图片数据；由于训练需要，这里需要转成图片格式。参考代码：https://www.cnblogs.com/dzzy/p/10824072.html唯一问题是修改了该文章使用的importscipy.misc，存在一点问题因此做了修改：引入imageio包#importscipy.miscimportnumpyasnp

lililinglingling·2022-12-22 11:48

Cifar数据集转图片（jpg）

这里有已经提取好数据#include#include#include#include#include#includeusingnamespacestd;usingnamespacecv;#defineCIFAR10

ddq58011·2022-12-22 11:47

【PyTorch模型训练实用教程】01 将cifar10图片转化为png+训练集、验证集、测试集划分

目的：阅读作者写的代码，并将不懂的地方记录下来项目链接：https://github.com/TingsongYu/PyTorch_Tutorial1_1_cifar10_to_png.py#coding

Alvwith·2022-12-22 11:17

Cifar10数据集转换成jpg格式

首先，在官网下载数据集，其中下载完成之后的页面截图为：之后新建一个文件夹，问价夹的名字随意。本文新建文件夹的文字为：chagedataset.pychagedataset.py文件夹的内容为：importnumpyasnpimportosimportcv2#官方给出的python3解压数据文件函数，返回数据字典defunpickle(file):importpicklewithopen(file,

北京纯牛奶·2022-12-22 11:16

基于Pytorch的CIFAR10数据集训练与识别

一、CIFAR10数据集介绍CIFAR10数据集共有十个类别，分别是airplane、automobile、bird、cat、deer、dog、frog、horse、ship、truck二、模型训练模型代码

yrhzmu·2022-12-22 09:48

Pytorch实现Resnet训练CIFAR10数据集（完整代码，可进一步优化）

Pytorch实现Resnet训练CIFAR10数据集（完整代码，包含resnet-50,resnet-101）首先之前有写Pytorch的入门教程博客如果没有安装pytorch具体可转链接废话不多说，

CSdn帅小智·2022-12-22 09:46

1.pytorch官方的demo实例（搭建Lenet并基于CIFAR10训练）

搭建Lenet并基于CIFAR10训练1.model.pyimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasF#详细解释：http://lihuaxi.xjx100

qq_49431764·2022-12-22 09:14

基于Pytorch框架，使用CIFAR10数据集训练一个10类别图像分类器

本文参照pytorch官网中文教程【训练分类器】https://pytorch.apachecn.org/docs/1.7/06.html在官方程序上进行了微调，此程序能够自动识别系统当前环境，并决定使用cpu还是gpu进行训练，前提是你的环境已经安装了pytorch的cpu或gpu版本。因为网络太小，所以加速效果并不明显，官方已经解释了原因。甚至当我训练一个回合的时候，GPU上表现更慢，当尝试加

乐观的lishan·2022-12-22 09:12

深度学习------pytorch实现cifar10数据集

本博客主要以cifar10为数据集，采用vgg16对模型进行训练，通过训练集训练处模型，用测试集去验证训练集的模型的好坏。

小飞龙程序员·2022-12-22 09:41

[pytorch] 利用Alexnet训练cifar10

论文地址：ImageNetClassificationwithDeepConvolutionalNeuralNetworksAlexnet的网络结构如图所示cifar10数据集一共包含10个类别的RGB

故你，·2022-12-22 09:11

pytorch 模型训练（以CIFAR10数据集为例）

基本的训练步骤可以大致地归纳为：准备数据集--->搭建神经网络--->创建网络模型--->创建损失函数--->设置优化器--->训练步骤开始--->测试步骤开始本文以pytorch官网中torchvision中的CIFAR10

MarkAssassin·2022-12-22 09:09

小土堆pytorch教程学习笔记P14

P14.torchvision中的数据集使用Pytorch官网->Docs官方文档->torchvision视觉torchvision.datasets数据集（COCO、MINST、CIFAR10...

Happy_Cabbage·2022-12-22 01:32

SSL论文笔记：FixMatch: Simplifying Semi-Supervised Learning with Consistency and Confidence

文章目录AbstractionFixMatchAlgorithmAugmentationAdditionalimportantfactorsRelatedworkExperimentsCIFAR10/100

weixin_39901859·2022-12-21 21:45

nni的简单使用

git链接1、训练cifar10模型网络结构主要基于torchvision的resnet18修改，conv1的卷积核由7x7变成3x3，layer2的stride换成1importtorchimportnumpyasnpfromnni.compression.pytorch.utils.counterimportcount_flops_paramsfromcifar_resnetimportRes

jstzwjr·2022-12-21 19:04

pytorch train.py与test.py代码流程

首先讲解train.py，包括以下步骤1、配置训练集与测试集train_data=torchvision.datasets.CIFAR10(root=".

三个刺客·2022-12-21 11:34

pytorch_数据读取_dataset

例如：CIFAR10是一个关于图片的数据，下面代码就是它的引入data=datasets.CIFAR10(".

Marshal～·2022-12-20 13:38

神经网络（十四）Pytorch完整模型训练和调用GPU加速

一、模型的训练Step1.准备数据集importtorchvisiontrain_data=torchvision.dataset.CIFAR10("..

ViperL1·2022-12-20 09:26

CIF100实战(VGG13)

每个图像都带有一个精细标签（它所属的类）和一个粗糙标签（它所属的超类）这里使用比较强大的经典网络结构VGG13，根据数据集特点修改部分网络结构，完成CIFAR100图片识别。

风间琉璃•·2022-12-20 08:24

毕业设计练习_03——用VGG13实现cifar10识别

文章目录cifar10数据集的介绍VGG系列训练结果附录：实现代码cifar10数据集的介绍keras内置的数据集，提供了5万张32乘32像素点的十分类彩色图片和标签，用于训练，提供了1万张32乘32像素点的十分类彩色图片和标签

grt要一直一直努力呀·2022-12-20 08:54

Tensorflow2----VGG13

CIFAR10importtensorflowastffromtensorflowimportkerasfromtensorflow.kerasimportlayers,optimizers,datasets

没有梦想的打工仔·2022-12-20 08:54

【深度学习笔记（十一）】之VGG13模型tensorflow2代码复现（附详细注释）

下面代码详细地将VGG的13层网络模型复现，并用CIFAR100数据集进行训练，测试。代码中附有详细的注释，从数据的预处理，到训练，再到测试。

开发小鸽·2022-12-20 08:52

TensorFlow 加载数据及预处理的几种方式

方式一：通过代码直接加载压缩文件获取，这里以cifar10为例。首先压缩文件应放在相应的位置，然后通过代码实现加载并获取数据。

岸芷汀兰eva·2022-12-19 18:08

使用PyTorch训练Cifar10

训练集5000张图片，每类500张，验证集1000张，每类100张。图片命名格式如下图所示。训练集、验证集分为两个文件夹存放。首先，选择一个神经网络框架，本文选择AlexNet。可以参照AlexNet论文或者caffe的网络框架搭建。https://github.com/nxyzgf/alexnet_deploy.prototxt/blob/master/alexnet_deploy.protot

xlcaoyi·2022-12-19 04:02

使用ResNet对CIFAR10数据集进行识别分类（pytorch）

LeNet5的结构比较简单，分类准确率只有50%左右。ResNet属于中等规模复杂度的网络，性能比LeNet5会强大不少。本例采用最简单的ResNet18模型，实现对CIFAR数据集的10分类。还是按照之前的流程，分四步完成网络的搭建和训练。编程过程中发现最好还是使用模块化编程，不然容易写bug出来。代码如下：importtorchfromtorchimportnnfromtorch.utils.

张十八员外·2022-12-18 14:30

数据集及各个分类网络的结构：LeNet、AlexNet、VGG、ResNet(持续更新)

在其基础上，其余网络只展示基本结构torchvision.datasets.数据集简介：(1)MNIST：10个类，60000个训练数据，10000个测试数据，(batch_size,1,28,28)(2)CIFAR10

享子·2022-12-18 14:27

【无标题】

就是训练轮次，完成全部图片训练为1一个epochbatch_size就是批次，即一次训练的图像数量，增大batch_size能够占用CPU或者GPU更多资源step指的是步，一步指完成一个批次训练对于CIFAR10

Yo0130·2022-12-17 18:19

读取CIFAR10数据集可视化

前言想自己重写Dataset类，不通过torchvision.dataset.CIFAR10获取数据集。

dotJunz·2022-12-17 11:42

深度学习（二）：深度学习与神经网络学习笔记（手记）

模型的前身:2.sigmoid激活函数：3.神经网络的前向传播与反向传播计算过程例子：4.神经网络的前向传播与反向传播计算过程例子（续）：5.Relu、Softmax,Sigmod激活函数，mnist、cifar10CNN

夜风里唱·2022-12-17 11:41

ViT(Vision Transformer)+MNIST图像识别

文章目录前言+报告+答辩PPT下载MNIST代码参数测试函数部分测试部分Cifar10代码前言+报告+答辩PPT下载北京理工大学人工智能基础大作业是要做一个诸如图像识别的小任务。

亦梦亦醒乐逍遥·2022-12-17 09:30

Tensorflow2.0 Resnet18与cifar100

Resnet结构详细结构具体代码实现准确率42%左右网络结构代码:importtensorflowastffromtensorflow.kerasimportlayers,Sequential#基础卷积单元网络#conv+bn+reluclassBasicBlock(layers.Layer):def__init__(self,filter_num,stride=1):""":paramfilte

廷益--飞鸟·2022-12-16 08:05

从零搭建 resnet18 并使用cifar100数据集测试

本文基于DeepResidualLearningforImageRecognition的最小层次18层搭建本模型由于引入了残差（Residual）的概念（我更愿意把他看作为shortcut）使得网络层数加深不会导致更坏的结果，使得网络可以多层堆叠而不会更坏由于网络过深设备算不过来，故只搭建18层注意：博主目前还不会任何数据优化手段，只是对元数据进行了-1，1映射，请自行叠加骚操作前置准备pytho

super_machine_gun·2022-12-16 08:04

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