cifar10 第19页

Tensorflow2.0：ReNet18分类CIFAR10数据集

神经网络模型层数的加深会在训练过程中出现梯度弥散和梯度爆炸现象，网络层越深，该现象越容易出现，也越严重。SkipConnection机制由于浅层神经网络不容易出现这些梯度现象，那么通过在输入和输出之间添加一条直接连接的SkipConnection可以让神经网络具有回退的能力。以VGG13深度神经网络为例，假设在10层没有观测到梯度弥散现象，那么可考虑在最后的两个卷积层中添加SkipConnecti

DocPark·2020-08-17 17:50

DCGAN基于深度卷积生成对抗网络的实例 ——CIFAR-10图像的生成

路径可以自己设置"分批读取CIFAR-10图片并将部分批次保存为图片文件"fromtorch.utils.dataimportDataLoaderfromtorchvision.datasetsimportCIFAR10importtorchvision.transfor

Zerogoy·2020-08-17 16:50

pytorch官方教程训练分类器代码理解

特别是对于视觉，我们创建了一个名为的包torchvision，其中包含用于常见数据集的数据加载器，如Imagenet，CIFAR10，MNIST等，以及用于图像

罗大皮·2020-08-17 16:50

pytorh之卷积神经网络lenet的实现（CIFAR10数据集）

pytorh之lenet的实现（CIFAR10数据集）importtorchastimportmatplotlib.pyplotaspltimporttorchvisionastvimporttorchvision.transformsastransformsfromtorch.autogradimportVariablefromtorchvision.transformsimportToPILI

朴素.无恙·2020-08-17 16:52

将CIFAR10数据显示出来

importosimport_pickleimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfilenames=[os.path.join('./data/cifar-10-batches-py','data_batch_%d'%i)foriinrange(1,6)]forindex,filenameinenumerate(filenames):withopen

Alphapeople·2020-08-17 16:34

pytorch LSTM 训练CIFAR10数据集

importtorchimporttorchvisionfromtorchvisionimporttransformsfromtorchimportnnfromtorchimportoptimfromtorch.autogradimportVariableimporttorch.nn.functionalasFtransform=transforms.Compose([transforms.ToT

Alphapeople·2020-08-17 16:34

cifar10数据分类tensorflow官方源码解读

#一、基础知识1、单词积累：（1）dequeue:出列取数据（2）enqueue:入列存数据（3）queue:队列2、白化处理参考这里：白化的目的是去除输入数据的冗余信息。假设训练数据是图像，由于图像中相邻像素之间具有很强的相关性，所以用于训练时输入是冗余的；白化的目的就是降低输入的冗余性。输入数据集X，经过白化处理后，新的数据X’满足两个性质：（1）特征之间相关性较低；（2）所有特征具有相同的方

sapienst·2020-08-17 16:52

softmax实现cifar10分类

将cifar10改成单一通道后，套用前面的softmax分类，分类率40%左右，想哭。。。

weixin_34006965·2020-08-17 16:24

Ubuntu+caffe训练cifar-10数据集

/data/cifar10/get_cifar10.sh在./data/cifar10文件夹下生成5个.bin的训练数据集合1个测试数据集：2

weixin_30670925·2020-08-17 16:50

caffe训练分类完整流程

Caffe均值文件mean.binaryproto转mean.npy深度学习（十三）caffe之训练数据格式Caffe在Cifar10上复现ResNet使用caffe训练自己的数据使用caffefine-tune

zbxzc·2020-08-17 15:32

CIFAR-10 在Caffe上训练学习

参考caffe官网http://caffe.berkeleyvision.org/gathered/examples/cifar10.html1.CIFAR-10是什么？

gguygbb·2020-08-17 15:51

tensorflow2的cnn在cifar10上的分类

tangchongyang·2020-08-17 15:40

caffe——cifar10模型训练自己的数据

下面是针对CIFAR10模型对自己数据集进行训练时需要进行的修改。

修炼打怪的小乌龟·2020-08-17 15:19

CV】keras_resnet 在cifar10数据集上分类

码农有道2020-06-0114:29:17510收藏展开文章目录1.导入库2.数据准备2.1加载训练集2.2加载测试集2.3对类别做One-Hot编码2.4对图片像素的0-255值做归一化，并减去均值3.搭建神经网络3.1定义函数resnet_layer，返回值是经过resnet_layer计算的结果3.2定义函数resnet_v1，返回值是模型对象3.3定义函数resnet_v2，返回值是模型

starzhou·2020-08-17 15:39

keras example4——cifar10_resnet

#-*-coding:utf-8-*-"""TrainsaResNetontheCIFAR10dataset.ResNetv1[a]DeepResidualLearningforImageRecognitionhttps

ShawDa·2020-08-17 15:12

caffe实例编译之cifar10_quick模型的生成与使用（2）

前言继续前面的实验。昨天的实验终于在我晚饭前发现问题，它竟然要Restaringdataprefetchingfromstart，于是，我果断地停止运行，并另外在Realease模式下重新训练模型。1、前期工作前面在Debug模式下已经转化好数据集并生成了均值文件mean.binaryproto，所以只需要修改最后的训练脚本文件就可以了。在caffe-master文件夹下新建cifar_train

Liz_Huang·2020-08-17 15:04

Pytorch实现GoogLeNet解决各类数据集(cifar10/mnist/imagenet)分类

图片大小可以任意调节，甚至用来训练CIFAR10也可以。本文先放出代码。完整代码点这里)importtorchfromtorchimportnnNUM_CLASSES=10clas

lornatang·2020-08-17 14:53

基于Keras的cifar10分类网络模型

由于Keras实现cifar10分类网络模型的难度过低，也没有什么特别值得注意的点……除了感叹下框架的强大之外好像也没啥可以说的了……不过，Keras虽然非常方便，但是它的框架结构都是封装好的，导致

小石学CS·2020-08-17 14:50

基于pytorch CIFAR10图像分类显示

CIFAR10具体分类网上很多就懒得写了，这里写一下测试图像分类效果代码，以后再研究importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnptransform=transforms.Compose

陆寨·2020-08-17 14:20

pytorch搭建VGG16网络模型（以CIFAR10为例）

前言最近在学习pytorch框架，跟着敲总觉得少了点什么，就搭建一个网络模型试试，选择VGG16模型，数据集为cifar10（仅用来测试网络能运行）加载数据此处加载数据方式与官方教程一致，可忽略。

开着奔驰种地·2020-08-17 14:26

pytorch实现训练Cifar10

importtorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFimporttorchvisionimporttorchvision.transformsastransformsimporttorch.optimasoptimimporttorchclassLeNet(nn.Module):#构造方法里面定义可学习参数的层def__init__(self):super(

小小程序天·2020-08-17 14:21

TensorFlow ——cifar10图像分类任务

cifar10数据集下载位置：http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html首先下载数据：Cifar10数据打包和数据读取：目录结构：convert_cifar10

乐亦亦乐·2020-08-17 14:28

VggNet10模型的cifar10深度学习训练

VGGNet是牛津大学计算机视觉组(VisualGeometryGroup)和GoogleDeepmind公司研究员一起研发的深度卷积神经网络。VGGNet在AlexNet的基础上探索了卷积神经网络的深度与性能之间的关系，通过反复堆叠33的小型卷积核和22的最大池化层，VGGNet构筑的16~19层卷积神经网络模型取得了很好的识别性能，同时VGGNet的拓展性很强，迁移到其他图片数据上泛化能力很好

蘑菇棒棒哒·2020-08-17 14:51

Keras实现cifar10分类

fromtensorflow.keras.datasetsimportcifar10fromtensorflow.python.keras.utilsimportnp_utilsfromtensorflow.keras.modelsimportSequentialfromtensorflow.python.keras.layers.coreimportDense

ljz2015301785·2020-08-17 14:09

pytorch 中参数的保存（save），加载操作（load）

文章目录参数的保存参数的加载参数的保存首先，参数的保存用的是torch.save()，具体操作：forepochinrange(num_epoch):#训练数据集的迭代次数，这里cifar10数据集将迭代

若比达法则·2020-08-17 14:21

Pytorch实例----CAFAR10数据集分类（AlexNet）

automobile','bird','cat','deer','dog','frog','horse','ship','truck')实验步骤：1、加载数据集：torchvision.dataset.CIFAR10

qq_37172182·2020-08-17 14:15

初涉CIFAR10+tensorflow: (win10环境)学习笔记

历经千辛万苦，我终于搞到了CIFAR10的数据集正常来说：cifar10.maybe_download_and_extract()就可以的，然而，连接服务器超时不废话上干货首先是下载cifar-10的控制文件

qq_35890328·2020-08-17 14:25

CIFAR10分类问题

本文主要是用来记录自己学习过程以及方便忘了回头来看的这里主要是transpose中的compose函数的功能，该函数功能为进行一系列transoforms操作，用于进行批归一化（bn），首先归一化主要是因为激活函数有饱和的阶段，归一化可以使所有数据都尽量被激活使数据尽量在一个量级，所以批归一化在激活函数之前，防止前层数据分布变化影响后层数据分布，在compose内通过【】以及，分隔要进行的tran

向盟约起誓·2020-08-17 14:30

python3.7+cifar10+tensorflow

最近论文里需要一个实验来增加说服力，然后选了经典的分类cifar10数据集，因为是辅助实验不是主要的，想偷懒拿别人的算法改一哈算了。。。

qq_32189701·2020-08-17 13:42

tensorflow构造DNN识别cifar10记录1

importcifar10_inpute引用tensorflowimporttensorflowastf创造一个tensorflow的内置queue，其长度为1.q=tf.FIFOQueue(1,'string

qq276982536·2020-08-17 13:02

【keras】cifar10数据集实现

/usr/bin/python3#-*-coding:utf-8-*-#@Time:2018/8/15#@Author:xfLi#file:keras_CIFAR10_V1.py#cifar10数据集的实现由

行者无疆兮·2020-08-17 13:59

Tensorflow-CIFAR10

参考：CIFAR-10ResNetCIFAR10项目下有6个py文件：cifar10.py,cifar10_main.py,cifar10_model.py,cifar10_utils.py,generate_cifar10

砖头23333·2020-08-17 13:26

使用cifar10数据集利用keras进行训练

#cifar10数据集共有60000张32*32的彩色图像，分为10个类，每类6000张图.50000张用于训练,10000张用于测试#TODO:Buildamodelfromkeras.modelsimportSequentialfromkeras.utils.vis_utilsimportplot_modelfromkeras.layers.coreimportDense

想去ZAT·2020-08-17 13:11

Keras中利用两层卷积神经网络进行mnist手写识别

importnumpyasnpnp.random.seed(1337)#forreproducibilityfromkeras.datasetsimportmnistfromkeras.datasetsimportcifar10fromkeras.modelsimportSequentialfromkeras.layersimportDense

甄同学·2020-08-17 13:39

caffe-windows 配置和cifar10数据集训练

之前的文章中已经使得OpenCV能利用训练好的分类器进行图像的分类了，但最为关键的一步还没做，那便是分类器的获得。毕竟我们不可能用别人训练好的分类器很好的解决自己工程上的问题。本篇，将开始对分类器的探索！本人选用的是开源世界现在最流行的深度学习架构，至于为何怎么选，因为看到别人都这么选。。至于别的会不会更好，以后再说吧，有更深入的研究会跟大家分享。第一步是下载，这个没什么说的。值得说的是版本问题，

_寒潭雁影·2020-08-17 13:30

物品分类 cifar10 & cifar100 学习笔记

emmmmmmmm，https://keras.io/examples/cifar10_cnn/上面的链接是keras官网的教学代码，十分简洁。我也是这个。

LifeofCode·2020-08-17 13:59

【caffe学习笔记——cifar10】win10+caffe环境下cifar10运行

本人初学深度学习——caffe框架，想用几个实例来入门，cifar10为其中之一，在参考了博主汽车数据技术前瞻的帖子：http://blog.csdn.net/lance313/article/details

文章被改为VIP本文并不知情，且无法修改·2020-08-17 13:58

【深度学习】笔记6:使用caffe中的CIFAR10网络模型和自己的图片数据训练自己的模型(步骤详解)

(一)准备自己的图片数据库1)我的训练图片图片和测试图片的来源:我的图片来源于徐其华的博客,(http://www.cnblogs.com/denny402/p/5083300.html).这是一个小型的图片数据库,这个图片数据库有500张图片;训练样本400张,测试样本100张;分为5类:bus,dinosaur,elephant,rose,horse(大巴,恐龙,大象,鲜花,马)。图片的siz

马卫飞·2020-08-17 13:16

训练cifar10的简单例子

cifar10的数据最好自己先下载好importcifar10,cifar10_inputimporttensorflowastfimportnumpyasnpimporttime#max_steps=

masbbx123·2020-08-17 13:45

mnist、cifar10试跑总结

一、mnist在caffe上的学习与训练1、参考薛开宇的学习笔记2、由于公司未联网，所以直接下载数据库放在:/data/mnist下面3、运行./create_mnist.sh生成对应的数据库运行出错提示找不到文件，主要是路径不对，路径的表达方式：./example/mnist/create_mnist.sh4、提示缺少什么库，一般是未将该库所在的路径添加到对应的LD_LIBRARY_PATH打开

maria5201314·2020-08-17 13:44

深度学习Caffe平台实例——CIFAR-10数据集在caffe平台上模型训练及实例使用模型进行预测

/data/cifar10/get_cifar10.sh说明：该脚本会下载二进制的cifar，并解压，会在/data/cifar10中出现很多batch文件，如下图所示：2.生成数据集库和数据集图像均值文件

白话先生·2020-08-17 13:19

深度学习-CAFFE利用CIFAR10网络模型训练自己的图像数据获得模型-4应用生成模型进行预测

该步可以分两种情况进行使用：1.使用caffe所提供的classify.py进行预测；2.使用python代码进行预测1.使用caffe所提供的classify.py进行预测在caffe目录下面的python里有一个classify.py，进行分类。但是，好像不太好用，网上有人对代码进行了修改。修改的地方，见以前博客。在终端执行：pythonpython/classify.py--print_re

白话先生·2020-08-17 13:48

CIFAR-10分类之代码阅读

本文由简悦SimpRead转码，原文地址https://www.jianshu.com/p/4ed7f7b157361.题记2.cifar10介绍3.代码1.导入库2.部分全局变量3.下载数据集4.清理多余文件

榴霖燚炀·2020-08-17 13:49

Tensorflow实现CIFAR-10分类问题-详解一cifar10_train.py

2017.12北京房间内午饭后纸上学来终觉浅，绝知此事要躬行CIFAR-10分类问题是机器学习中一个经典的分类问题,图片库中包含10类物体,每一张图片都是32*32像素的RGB图片.本文就Tensorflow官网上CIFAR-10分类问题的源代码进行详细解释。官网中采用了一个较小的CNN网络实现,但是代码中采用了tensorflow的很多API功能,方便初学者学习。代码主要包括以下几个部分：我们从

劲草浅躬行·2020-08-17 13:09

Tensorflow实现CIFAR-10分类问题-详解二cifar10.py

上一篇cifar1_train.py主要调用的都是cifar10.py这个文件中的函数。