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PaddlePaddle使用CIFAR-10彩色图片训练出现输出数据维度错误

问题描述：在使用CIFAR-10彩色图片训练，其中定义输入层的形状为[3072]的时候，出现卷积层输入的形状不为4维或者5维的错误。

飞桨PaddlePaddle·2020-08-16 05:33

使用CNN对cifar-10数据集进行读取和分类

WEEK2报告数据来源cifar-10数据集说明和下载地址数据集展示整体结构：5000万张训练集，1000张测试集单个图片size：32323CNN网络结构分类结果测试集精度：0.78readdata_batch

Metralix·2020-08-16 05:22

CIFAR-10整体解析与评价

1.综述Cifar-10是由Hinton的两个大弟子AlexKrizhevsky、IlyaSutskever收集的一个用于普适物体识别的数据集。Cifar是加拿大政府牵头投资的一个先进科学项目研究所。

一摩尔自由·2020-08-16 05:00

读取cifar-10数据集

读取cifar-10数据集1数据集介绍2读取方法2.1方法一：TensorFlow读取数据集2.2方法二：读取离线数据集github链接：https://github.com/gdutthu/Statistical-learning-method

zhanzi1538·2020-08-16 05:15

CIFAR-10数据集可视化

内容1.下载数据集2.可视化数据集3.ConvnetJS-demo1.下载数据集学习深度学习时，需要大量的样本作为支撑，自己找既费时有费精力，搜集的图片还需要进一步做处理，这个工作量也是非常大的。因此，直接使用专门团队做到的数据集，是一个不错的选择。CIFAR的具体由来请参照：https://www.cnblogs.com/neopenx/p/4480701.html.改研究团队提供了10分类的c

zhanghui_888·2020-08-16 05:15

深度学习：CIFAR-10数据集读取实操

CIFAR-10和CIFAR-100是来自于80million张小型图片的数据集，图片收集者是AlexKrizhevsky,VinodNair,andGeoffreyHinton。

yiyayiya557·2020-08-16 05:39

关于cifar-10数据集读取问题

数据集下载后是特定格式，需要编写函数进行读取。读取后是dict格式，有4个键及其对应的若干值，如何准确读取并修改图像维度，使用reshape会发现数据错乱。每个文件中数据存储格式为dict字典，键值为b’data’的为图片数据，是一个10000*3072（32*32*3）的numpy向量，10000表示图片张数，3072中前1024个表示Red通道数据，中间1024个表示Green通道数据，最后1

月夜22·2020-08-16 05:45

仿照CIFAR-10数据集格式，制作自己的数据集

blog.csdn.net/yhl_leo/article/details/50801226前一篇博客：C/C++图像二进制存储与读取中，已经讲解了如何利用C/C++的方法存储与读取二进制图像文件，本文继续讲述如何根据CIFAR

weixin_34342207·2020-08-16 05:11

CIFAR-10数据集读取

参考：https://jingyan.baidu.com/article/656db9183296c7e381249cf4.html1、使用读取方式pickledefunpickle(file):importpicklewithopen(file,'rb')asfo:dict=pickle.load(fo,encoding='bytes')returndict返回的是一个python字典2、通过字

weixin_30809333·2020-08-16 05:04

Tensorflow读取CIFAR-10数据集

Tensorflow读取CIFAR-10数据集觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~参考文献Tensorflow官方文档tf.transpose函数解析tf.slice函数解析CIFAR10/CIFAR100

武科大许志伟·2020-08-16 05:25

cs231n homework 两层全连接神经网络分类CIFAR-10

cs231nhomework两层全连接神经网络分类CIFAR-10codeimportnumpyasnpimportpickleimportmatplotlib.pyplotaspltdefloadfile():train_data=[]train_label=[]val_data=[]val_label=[]test_data=[]test_label=[]foriinrange(1,6):tr

sakurasakura1996·2020-08-16 05:38

CIFAR-10数据集解析

importpickleimportnumpyasnpimportosCIFAR_DIR="./"print(os.listdir(CIFAR_DIR))withopen(os.path.join(CIFAR_DIR,'data_batch_1'),'rb')asf:data=pickle.load(f)#data=pickle.load(f,encoding='bytes')#python3pr

r_m_AA·2020-08-16 05:07

Dataset之CIFAR-10：CIFAR-10数据集简介、下载、使用方法之详细攻略

Dataset之CIFAR-10：CIFAR-10数据集简介、下载、使用方法之详细攻略目录CIFAR-10简介1、与MNIST数据集中目比，CIFAR-10真高以下不同点2、TensorFlow官方示例的

一个处女座的程序猿·2020-08-16 05:00

【Pytorch框架实战】之CIFAR-10图像分类

【Pytorch框架实战】之CIFAR-10图像分类1.main.pyimporttorchfromtorchvisionimportdatasetsimporttorch.nnasnnfromtorch.utils.dataimportDataLoaderimporttorchvision.transformsastransformsimporttorch.optimasoptimimportn

一只稚嫩的小金毛·2020-08-16 05:26

参考leNet5 卷积网络代码，使用cifar-10数据集训练模型，识别彩色图片（未完成）

https://github.com/tensorflow/models/tree/master/tutorials/image/cifar10官网https://www.jianshu.com/p/6ca363520596Tensorflow-卷积神经网络CNN-图像识别案例-翻译整理http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html下载数据集参考：https:

快乐成长吧·2020-08-16 05:54

2.2数据-paddlepaddle数据集cifar

cifar-10数据集由10个类别的60000张32x32彩色图像组成，每个类别6000张图像。

jj_千寻·2020-08-16 04:56

CIFAR-10数据集训练-Tensorflow1.

1.CIFAR-10数据集下载、解压importurllib.requestimportosimporttarfile使用爬虫urlib库对网址https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar-10-python.tar.gz内容进行下载；tarfile库对压缩文件解压。#下载url='https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar-10-

hou9021·2020-08-16 04:23

tensorflow CIFAR-10数据集实战前奏-下载导入数据集

CIFAR-10数据集CIFAR-10数据集包含60000张32*32的三通道的彩色图像。CIFAR-10一共有10类图片，每一类图片有6000张，有飞机，鸟，猫等图片。

hlp4207·2020-08-16 04:52

CIFAR-10数据集及matlab版本读取

CIFAR-10和CIFAR-100都是带有标签的数据集（是8千万小图像数据集的子集），由AlexKrizhevsky,VinodNair,andGeoffreyHinton等人创建。

lemonHe_·2020-08-16 04:51

第四篇：对cifar-10数据集的读取

介绍：cifar-10数据集包括50000张训练用的32x32x3的图片和10000张最后测试用的测试集，包括data_batch_1、data_batch_2、data_batch_3、data_batch

Zackary-·2020-08-16 04:56

TensorFlow的MNIST手写数字分类问题

一、简介MNISTTensorFlow编程学习的入门一般都是基于MNIST手写数字数据集和Cifar(包括cifar-10和cifar-100)数据集，因为它们都比较小，一般的设备即可进行训练和测试。

Yuancccc·2020-08-16 04:59

Python实现图片与数组的转化

链接：https://blog.csdn.net/code_better/article/details/53242943作者：石炜贤&曾翔钰cifar-10这个数据相信很多接触过机器学习的人都肯定有所了解

srf_code·2020-08-16 01:28

图像分类任务1——读取自己的数据集

文章目录数据集准备数据集形式数据集处理合并时文件统一重新命名读取数据集数据集准备数据集形式初学图像分类任务时往往会用MNIST或者CIFAR-10作为实验练手项目，但这两个数据集是各大框架内部已经集成的

流浪Lonelycity·2020-08-14 21:46

从AlexNet开始（一）

在本篇博客中，将会对AlexNet的论文进行翻译与解读，并在下一篇博客中试图使用ALexNet的网络构建思想去建立一个简单的CNN模型用来对CIFAR-10数据集进行分类。

心态已炸_沉迷学习·2020-08-14 00:45

深度学习100问-12：深度学习有哪些经典数据集？

深度学习(CV方向)的经典数据集包括MNIST手写数字数据集、FashionMNIST数据集、CIFAR-10和CIFAR-100数据集、ILSVRC竞赛的

louwill12·2020-08-13 21:04

C/C++ 图像二进制存储与读取

文章链接：http://blog.csdn.net/yhl_leo/article/details/50782792在深度学习时，制作样本数据集时，须要产生和读取一些二进制图像的数据集，如MNIST，CIFAR

weixin_34187862·2020-08-13 21:51

pytorch + visdom 处理cifar10图像分类

运行环境系统：win10cpu：i7-6700HQgpu：gtx965mpython:3.6pytorch：0.3数据集使用Cifar-10由60000张32*32的RGB彩色图片构成，共10个分类。

泛泛之素·2020-08-13 19:22

AI练手系列（一）—— 利用Pytorch训练CIFAR-10数据集

本文通过记录在pytorch中训练CIFAR-10数据集的一些过程，实现一个基本的数据集的分类，并在此过程中加强对图片、张量、CNN网络的理解，并尝试去总结一些训练技巧，记录一个新手对数据及网络的理解。

知了爱啃代码·2020-08-13 18:01

cs231神经网络学习笔记

像数据库CIFAR-10的案例中W是一个10×3072的矩阵，X是一个3072×1的向量，他们的结果就是得到10×1的得分向量》神经元则不同，它的计算法则是其中的W1可以是100×3072的矩阵与X相乘的到一个

轻描没淡写·2020-08-13 18:00

动手深度学习(Pytorch)之路---第三次打卡

图像分类这里使用的数据集是CIFAR-10，比赛数据分为训练集和测试集。训练集包含50,000图片。测试集包含300,000图片。

FNLP·2020-08-13 17:13

PyTorch入门实战教程笔记（二十四）：卷积神经网络实现 2

PyTorch入门实战教程笔记（二十四）：卷积神经网络实现2：ResNet实现CIFAR10CIFAR10数据集介绍关于CIFAR-10数据集，可以访问它的官网进行下载：http://www.cs.toronto.edu

Star·端木·2020-08-13 12:56

PyTorch入门实战教程笔记（二十三）：卷积神经网络实现 1

PyTorch入门实战教程笔记（二十三）：卷积神经网络实现1：Lenet5实现CIFAR10CIFAR10数据集介绍关于CIFAR-10数据集，可以访问它的官网进行下载：http://www.cs.toronto.edu

Star·端木·2020-08-13 12:55

数据集处理篇

python实现cifar10数据集的可视化(1)CIFAR-10数据集介绍①CIFAR-10数据集包含60000个3232的彩色图像，共有10类。有50000个训练图像和10000个测试图像。

哈哈，有点意思·2020-08-12 12:59

CNN卷积神经网络CIFAR-10图片分类

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：飞机，汽车，鸟，猫，鹿，狗，青蛙，马，船以及卡车。

To beTheOne·2020-08-12 00:00

Tensorflow暑期实践——使用卷积神经网络对CIFAR-10数据集进行分类

浙江财经大学专业实践深度学习tensorflow——阳诚砖1.案例描述使用卷积神经网络对CIFAR-10数据集进行分类2.CIFAR-10数据集2.1下载CIFAR-10数据集importurllib.requestimportosimporttarfileimportosos.environ

蔡军帅·2020-08-10 20:27

Pytorch 基于Resnet-18 实战Cifar-10

taxuezcy·2020-08-09 12:49

temp

/Inputlayer卷积计算层/CONVlayerReLU激励层/ReLUlayer池化层/Poolinglayer全连接层/FClayerBatchNormalization层(可能有)relu(Cifar

chenlongzhen_tech·2020-08-09 11:42

卷积神经网络处理Cifar-10分类数据集

Cifar-10分类数据集Cifar-10分类数据集简介CIFAR-10数据集由10个类的60000个32x32彩色图像组成，每个类有6000个图像。有50000个训练图像和10000个测试图像。

K5niper·2020-08-09 04:02

深度学习入门——利用卷积神经网络训练CIFAR—10数据集

CIFAR-10数据集简介CIFAR-10是由Hinton的学生AlexKrizhevsky和IlyaSutskever整理的一个用于普适物体的小型数据集。

YukinoSiro·2020-08-09 03:30

使用PyTorch对cifar-10图片分类

使用PyTorch对cifar-10图片分类前言最近刚学习了PyTorch，主要是在PyTorch主页教程里面学习。不过这个教程是英文的，学习起来比较费劲。

宇过天晴li·2020-08-09 03:11

如何一步一步提高图像分类准确率，模型优化方法

所以，我花了一部分时间在公开数据集CIFAR-10[1]上进行探索，来总结出一套方法能够快速高

无止境x·2020-08-09 03:10

官方卷积神经网络cifar10源码的学习笔记（多块GPU）

先前只有自己的游戏本有一块GTX1050的GPU，所以对于官方的卷积神经网络教程，仅仅是按照自己的理解将教程简单化，具体见博客卷积神经网络：CIFAR-10训练和测试（单块GPU），现如今导师提供了具有两块

陶将·2020-08-09 01:15

cs231n knn——cifar数据集介绍

CIFAR-10数据集CIFAR-10数据集是由10个类的60000个32×32彩色图像组成，每个类有6000个图像，有50000个训练图像和10000个测试图像数据集分为5个训练批次和一个测试批次，每个批次有

weixin_41269731·2020-08-09 01:03

CS231n《深度学习与计算机视觉》-- 作业下载及CIFAR-10数据集下载

1下载作业http://cs231n.github.io/2018年作业被分成了两部分：assignment1：Imageclassification、KNN、SVM、Softmax、NeuralNetworkassignment2：Fully-connectedNets,BatchNormalization,Dropout,ConvolutionalNets打开网页之后，找到下图中的here，点

寻梦梦飞扬·2020-08-09 01:57

斯坦福cs231n课程作业（1）——数据集下载问题

1.在本地win10系统上安装anaconda2.在课程网站上下载作业压缩包和下载CIFAR-10数据集3.问题源于这里进入相应的目录准备执行以下命令，发现无法运行.sh文件cdassignment1/

ldy_vision·2020-08-08 20:10

CS231n 课程作业准备工作

CS231n课程作业准备工作1.准备工作2.推荐看的我的笔记和作业1.准备工作安装并使用IpythonNotebook下载CIFAR-10数据集中的CIFAR-10pythonversion，放在assignment1

Knight_Ghoul·2020-08-08 19:39

Tensorflow多层神经网络实现CIFAR-10十分类demo

使用Tensorflow多层神经网络来实现CIFAR-10分类,最主要就是使用了tf.layers.dense()方法.tf.layers.dense(inputs,units,activation=None

我是小蚂蚁·2020-08-08 18:51

TensorFlow例程cifar10学习笔记

0.前言1.预处理2.训练模型建立3.损失函数4.模型训练0.前言cifar-10的学习例程是tensorflow的github上来的，里面有cifar10_train.py用于CPU或单GPU，我主要看的是

conleyCV·2020-08-05 14:05

机器学习实验报告：利用3层神经网络对CIFAR-10图像数据库进行分类

PS:这是6月份时的一个结课项目，当时的想法就是把之前在CourseraML课上实现过的对手写数字识别的方法迁移过来，但是最后的效果不太好…2014年6月一、实验概述实验采用的是CIFAR-10图像数据库

weixin_30895603·2020-08-05 11:33

神经网络架构搜索——可微分搜索（Fair-DARTS）

的不公平优势softmax的排外竞争部署训练的离散化差异（discretizationdiscrepancy）方法sigmoid函数替换softmax0-1损失函数l20-1损失函数l10-1损失函数实验CIFAR

AI异构·2020-08-04 18:36

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