cifar10 第22页

python显示cifar10数据集中的图片

#-*-coding:utf-8-*-"""@author:ispurscifar10数据可视化label:0airplane1automobile2bird3cat4deer5dog6frog7horse8ship9truck

ispurs·2020-08-16 06:08

用自己的数据，制作python版本的cifar10数据集

如果你的图片是灰度图（单通道）可以用这种方法来改为三通道：opencv将灰度图转化为RGB三通道图像要求为python2.7版本，由于cifar10就是在python2.7下面定义的，用python3版本与

一呆飞仙·2020-08-16 06:52

解决问题：tensorflow 下载mnist，cifar10 网速慢，缓存直接读取，tf.keras.datasets.mnist.load_data()

一、问题描述很多朋友在执行tensorflow时下载mnist或者cifar10时，使用tf.keras.datasets.mnist.load_data()但是下载速度很慢，很慢，楼主也是-_-效果图如下

kz2313456·2020-08-16 06:51

以Cifar10图像数据为例详解tensorflow对tfrecord数据的读写操作

陈伟@航天科技智慧城市研究院[email protected]格式说明正常情况下我们训练文件夹经常会生成train,test或者val文件夹，这些文件夹内部往往会存着成千上万的图片或文本等文件，这些文件被散列存着，这样不仅占用磁盘空间，并且再被一个个读取的时候会非常慢，繁琐。占用大量内存空间（有的大型数据不足以一次性加载）。此时我们TFRecord格式的文件存储形式会很合理的帮我们

陈伟的梦呓·2020-08-16 06:10

TF_Record格式数据制作、读取（基于猫狗大战、cifar10数据）

1、制作TF_Record数据集试用Image.open()打开图片会占用很大的内存，在这里我试用的是tf.gfile.Gfile，所以建议大家试用tf.gfile.Gfile(path，‘rb’)打开图片；defcreate_tf_example(img_list,label,sess):#image=Image.open(img_list)#使用PILskimagecv读取图片占用内存较大#i

junqing_wu·2020-08-16 06:31

CIFAR－10模型训练与可视化

通过caffe深度学习框架在cifar10数据集训练得到模型，观察并分析模型的trainloss、testloss及accuracy曲线，并对得到的caffemodel进行测试。

jinglingli_SJTU·2020-08-16 06:53

(CNN笔记整理)类CIFAR数据集的产生

致谢，大神：yhl_leo的博文，制作自己的python版本的类CIFAR10数据集文章链接：http://blog.csdn.net/yhl_leo/ar

jiacheji4349·2020-08-16 06:16

TensorFlow学习之CNN-Cifar10代码阅读与详解(一)：cifar10数据批量读取

本文将详细分析TensorFlow官方文档中关于在Cifar10数据上进行CNN分类的官方代码。

少年hsn·2020-08-16 06:01

Tensorflow2.0学习笔记------Cifar10

承接上文的MNIST的练手，本文再来练习卷积神经网络实现cifar10的分类，环境还是在colab是安装的tensorflow。

Forizon·2020-08-16 06:18

深度残差网络+自适应参数化ReLU激活函数（调参记录26）Cifar10~95.92%

本文在调参记录25的基础上，将自适应参数化ReLU中间层的神经元个数，从2个增加到4个，同时添加了一个Dropout层，继续测试其在Cifar10数据集上的效果。

dangqing1988·2020-08-16 06:16

CIFAR-10数据集可视化Python版本

编辑代码export_cifar10.pyimportpicklefromscipy.miscimportimsaveimportnumpyasnpdefunpickle(file):f=open(file

我的微信公众号·2020-08-16 06:15

python3 cifar10图片生成

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。python3代码如下:#

billyhhzh·2020-08-16 05:16

神经网络入门-用python实现一个两层神经网络并在CIFAR10数据集上调参

最后可视化权重的图：主文件，用来训练调参two_layer_net.py1#coding:utf-823#实现一个简单的神经网络并在CIFAR10上测试性能45importnumpyasnp6i

ancihe9168·2020-08-16 05:54

cifar10数据的读取

cifar10数据集文件结构如图所示，其中data_batch_1~5.bin是训练集，每个文件包含10000个样本，test_batch.bin是测试集，包含10000个样本。

yyyzhhhhh·2020-08-16 05:56

tensorflow识别cifar10数据集

源代码链接：https://www.kaggle.com/skooch/cifar-10-in-tensorflow读取pickle的cifar10数据集：defunpickle(file):withopen

Weyoung_·2020-08-16 05:10

Tensorflow入门：tfrecord读写cifar10数据集

将cifar10转为tfrecord文件：#!

M_Z_G_Y·2020-08-16 05:46

TensorFlow基于cifar10数据集实现进阶的卷积网络

TensorFlow基于cifar10数据集实现进阶的卷积网络学习链接CIFAR10模型及数据集介绍综述CIFAR10数据集介绍CIFAR10数据集可视化CIFAR10模型CIFAR10代码学习链接https

Heart_Sea·2020-08-16 05:53

CIFAR10数据集转化为图片

CIFAR10下载：http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html1.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

CV-deeplearning·2020-08-16 05:20

转换Cifar10数据集

Cifar10数据集不讲了吧，入门必备，下载地址:https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html官方提供三种形式的下载:可以看出是不提供图片形式的下载的，需要进行数据转换

GavinZhou_xd·2020-08-16 05:19

cifar10数据集本地数据读取并查看图片--python

cifar10数据集直接下载速度缓慢，可以先将数据集下载到本地，在加载到python中，下面的代码是加载方法，#cifar10数据集10分类数据集，32X32大小的RGB3通道图片，50000张用于训练

DK_share·2020-08-16 05:08

利用Pytorch对CIFAR10数据集分类（二）

定义网络上代码;`def__init__(self):super(Net,self).__init__()self.conv1=nn.Conv2d(3,8,3,padding=1)self.conv2=nn.Conv2d(8,64,3,padding=1)self.pool1=nn.MaxPool2d(2,2)self.bn1=nn.BatchNorm2d(64)self.relu1=nn.ReL

CZZ_CS·2020-08-16 05:04

TensorFlow下CIFAR10-100数据集的自动下载与处理(附百度网盘地址)及卷积神经网络处理Cifar100程序

一、下载数据集TensorFlow2.0有常用数据集(mnist、fashion_mnist、cifar10、cifar100的下载接口，下载过后是numpy数据，只需将其转换为TensorFlow即可使用

zy_like_study·2020-08-16 05:50

CIFAR10数据集取一张可视化保存

transforms.ToTensor()#transforms.Normalize((.5,.5,.5),(.5,.5,.5))])test_dataset=torchvision.datasets.CIFAR10

嘿芝麻·2020-08-16 05:49

Tensorflow2.0 MNIST/Cifar10数据集下载

Tensorflow2.0使用MNIST/Cifar10数据集时，如果在程序运行时下载会特别慢，而且会出现运行时出现网络连接错误。

清风思月·2020-08-16 05:16

tensorflow 16：数据读取（以cifar10_input.py为例）

数据读取概述TensorFlow程序读取数据一共有3种方法:供给数据(Feeding)：在TensorFlow程序运行的每一步，让Python代码来供给数据。从文件读取数据：在TensorFlow图的起始，让一个输入管线从文件中读取数据。预加载数据：在TensorFlow图中定义常量或变量来保存所有数据(仅适用于数据量比较小的情况)。目前我用过的主要是第一种，就是提供feed_dict来向计算图喂

yuanlulu·2020-08-16 05:43

CS231n作业（四）全连接神经网络分类

一、作业说明本文对应cs231n的用两层神经网络进行cifar10数据集的分类。

wjp_ctt·2020-08-16 05:28

编程速记(4)：Pytorch篇-搭建神经网络-卷积/池化/全连接层参数的计算-以CIFAR10数据集为例

本文以CIFAR10数据集为例介绍参数的计算过程（主要涉及到torch.nn.Conv2d、torch.nn.Linear、torch.nn.functional.maxpool2d）下面是用来处理CIFAR10

Leeyegy·2020-08-16 05:12

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

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

快乐成长吧·2020-08-16 05:54

python读取cifar10数据集

最近学习卷积网络用到cifar10数据集，自己写了一个工具类，用来读取已经下载到本地的cifar10数据集。代码写的不算好，但是自己用起来还可以。所以放到网上，有需要的可以拿去用。

warm-·2020-08-16 05:45

使用深度学习的inception卷积神经网络训练CIFAR10数据集代码实现

inception网络结构使用多个卷积核对图像进行卷积并堆叠起来这样做的好处是可以降低计算量，并且可以提取到更多的特征代码实现#cifar-10-batches-pyimporttensorflowastfimportosimportpickleimportnumpyasnp#种子tf.set_random_seed(1)#构建文件名cifar_dir='./cifar-10-batches-py

繁华三千东流水·2020-08-16 05:44

Tensorflow 加载本地CIFAR10数据集

本文介绍怎样把保存在本地的CIFAR10数据集加载到程序中。

wowodadai·2020-08-16 04:53

cifar10的数据读取及显示

连接：https://lufficc.com/blog/machine-learning-image-datasets#TheCIFAR-10datasetandTheCIFAR-100dataset0.引言【上述其实翻译自：官方：https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html】【以下是我自己的实践】1.加载数据集2.数据集的分布3.数据集的显示3.1方法一

看不见我呀·2020-08-16 04:19

笔记 - 数据读取：cifar10多线程读取1

理论数据增强1张图片变7张图片cifar10.py主要负责cifar10数据集下载定义几个参数batch_size下载数据集存放的地址用什么类型的格式存放模型参数w存储变量数据的一个对象使用eg：cifar10

chen_holy·2020-08-16 04:09

笔记 - 数据读取：cifar10多线程读取2

总结：1.images_train,labels_train=cifar10_input.distorted_inputs(data_dir=data_dir,batch_size=batch_size

chen_holy·2020-08-16 04:09

神经网络进阶-用python实现一个完整的神经网络框架并在CIFAR10数据集上调参

上一个博客中讲解了用python实现一个简单的两层神经网络，我们是把所有的网络层都直接写在了类中。但是作为一个神经网络框架，网络的结构应该是可以由使用者自定义的，这样一来也就不用为每个网络结构都重写所有代码，我们把每一层模块化，在神经网络的类中定义结构时使用这些模块化的层堆叠形成一个完整的神经网络。每一种层，分别实现forward和password两个函数，用来正向计算和反向传播。这里我们实现的网

ancihe9168·2020-08-16 04:33

【Python 3.6】任意深度BP神经网络综合练习（非卷积网络），根据斯坦福cs231n课程编写

CIFAR10数据库CIFAR10是一套含有60000张大小为32×32彩色RGB图像的10分类图像数据库，其中的50000张图像为训练数据，10000张图像为测试数据，另外验证集的数据从训练集中取出。

WilliamS1995·2020-08-16 04:40

【原创】【Python 3.6】【人工智能】【深度学习】从零开始，利用CIFAR10数据库，创建深度全连接神经网络

CIFAR10数据库CIFAR10是一套含有60000张大小为32×32彩色RGB图像的10分类图像数据库，其中的50000张图像为训练数据，10000张图像为测试数据，另外验证集的数据是从训练集中取出的

WilliamS1995·2020-08-16 04:39

【原创】【Python 3.6】【人工智能】从零开始，使用CIFAR10图像识别数据库，创建含一层隐含层的浅层神经网络

CIFAR10数据库CIFAR10是一套含有60000张大小为32×32彩色RGB图像的10分类图像数据库，其中的50000张图像为训练数据，10000张图像为测试数据，另外验证集的数据是从训练集中取出的

WilliamS1995·2020-08-16 04:39

多层卷积神经网络案例

在使用本示例时，需要用到cifar的工具：cifar10文件以及cifar-10-batches-binhttps://www.cnblogs.com/Jerry-Dong/p/8109938.htmlhttps

公子茗·2020-08-16 04:34

cifar10数据集的读取Python/Tensorflow

以github上yscbm的代码为例进行讲解，代码链接：https://github.com/yscbm/tensorflow/blob/master/common/extract_cifar10.py

我拿buff·2020-08-16 04:02

paddle读取CIFAR10数据集

paddle中的数据集是按照生成器的方式进行读取，比较方便importpaddlefrompaddleimportfluidimportnumpyasnpreader=paddle.dataset.cifar.train10()defcreat_batch(reader,batch_size,shuffle_size=False):label_batch=[]iamge_flatten_batch

captain john·2020-08-16 04:27

pytorc 加载数据

数据加载加载预制数据加载本地数据加载预制数据步骤：(1).cifarSetcifarSet=torchvision.datasets.CIFAR10(root="..

yjinyyzyq·2020-08-16 04:38

Pytorch 0.4.0 基于Windows 10 问题解决记录

1.运行Pytorchtutorial代码报错：BrokenPipeError:[Errno32]Brokenpipe源代码地址：Trainingaclassifier(CIFAR10)该问题的产生是由于

geekac·2020-08-15 21:53

Caffe2——cifar10数据集创建lmdb或leveldb类型的数据

cifar10数据集和mnist数据集存储方式不同，cifar10数据集把标签和图像数据以bin文件的方式存放在同一个文件内，这种存放方式使得每个子cifar数据bin文件的结构相同，所以cifar转换数据代码比

whiteinblue·2020-08-15 12:28

Python项目实战-CiFar10数据集Tensorflow2.0实现-CNN分类

%matplotlibinlineimportmatplotlibasmplimportpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportosimportsklearnimportsysimporttensorflowastfimporttimefromtensorflowimportkerasprint(tf.__version

Data_Designer·2020-08-15 09:54

【pytorch】简单的一个模型做cifar10 分类（三）-采用平均池化

前面在（二）中已经得到下面的结果啦：[10,2000]loss:0.367[10,4000]loss:0.382[10,6000]loss:0.417[10,8000]loss:0.472[10,10000]loss:0.452[10,12000]loss:0.488FinishedTrainingAccuracyofthenetworkonthe10000testimages:68%Accura

快乐成长吧·2020-08-14 18:55

【pytorch】简单的一个模型做cifar10 分类（一）

#-*-coding:utf-8-*-'''@Time:2020/8/1117:14@Author:HHNa@FileName:add.image.py@Software:PyCharm'''#导入库及下载数据importtorchimporttorchvisionimporttorchvision.transformsastransformsimporttorch.utils.dataasdat

快乐成长吧·2020-08-14 18:54

【pytorch】简单的一个模型做cifar10 分类（二）-构建复杂一点的模型

前面用的网络是pytorch官方给的一个实例网络，本文参照书本换了一个网络，如下：代码如下：classCNNnet(nn.Module):def__init__(self):super(CNNnet,self).__init__()self.conv1=nn.Conv2d(in_channels=3,out_channels=16,kernel_size=5,stride=1)self.pool1