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pytorch如何导入本地数据集（CIFAR10为例）——详细教程

自己摸爬滚打了一天，最终自己下载了本地CIFAR10数据集，并且成功导入。

我是方小磊·2020-08-04 07:44

nni调参结果记录

Resnet20结构下，用CIFAR10数据集：搜索空间为{"beta":{"_type":"choice","_value":[5e-3,1e-3,5e-4,1e-5,5e-5]},"lr":{"_type

这个月亮不太亮·2020-08-04 07:32

利用胶囊网络实现对CIFAR10分类

利用胶囊网络实现对CIFAR10分类数据集：CIFAR-10数据集由10个类中的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。

leonorandzzzz·2020-08-04 06:36

pytorch学习笔记(2)—构建数据类、图像预处理、读写模型

pytorch中提供了torchvision包可以读入常用的图像数据集CIFAR10,MNIST,也有针对于这些图像的简单变换。

小cui童鞋·2020-08-04 03:35

pytorch学习笔记（六）：自定义Datasets

什么是Datasets:在输入流水线中，我们看到准备数据的代码是这么写的data=datasets.CIFAR10(".

ke1th·2020-08-04 02:49

LeNet学习笔记（训练cifar10数据集和mnist数据集pytorch）

网络结构LeNet现在主要指LeNet5，主要特征是将卷积层和下采样层相结合作为网络的基本结构。输入为一个矩阵或者图像，大小为32X32。不计输入层，这个模型共有7层，3个卷积层，2个下采样层，1个全连接层和1个输出层。C1:第一个卷积层。包含6个卷积特征图，每个特征图大小为28X28，由一个5X5的卷积核对输入图像进行内卷积运算得到。S2：第一个下采样层（池化层）。包含6个14X14的下采样特征

tim_mary·2020-08-04 01:36

【Pytorch】--CIFAR10等数据集本地读取

文章目录1.问题2.解决办法3.显示CIFAR10的图像1.问题\quad在使用Pytorch的时候，有时候需要在线下载数据集，因为在下载的过程中，封装好的代码，还要进行其他的操作(例如数据类型转换numpy

梦醒时分1218·2020-08-03 22:58

PyTorch 学习笔记（八）：图像增强、ResNet完成Cifar10分类

一.图像增强的方法一直以来，图像识别这一计算机视觉的核心问题都面临很多挑战，同一个物体在不同情况下都会得出不同的结论。对于一张图片，我们看到的是一些物体，而计算机看到的是一些像素点。如果拍摄照片的照相机位置发生了改变，那么拍得的图片对于我们而言，变化很小，但是对于计算机而言，图片得像素变化是很大得。拍照时得光照条件也是很重要的一个影响因素：光照太弱，照片里的物体会和背景融为一体，它们的像素点就会很

月臻·2020-08-03 17:59

【问题总结】PyCharm运行报错：BrokenPipeError: [Errno 32] Broken pipe

Pytorchtutorial代码报错：BrokenPipeError:[Errno32]Brokenpipe源代码地址：https://pytorch.org/tutorials/beginner/blitz/cifar10

ditai7533·2020-08-03 16:05

pytorch 数据集处理目标检测（分类）数据集处理

，另一种只有图片如下图的形式，这一步也是学会faster-rcnn的关键点分为训练和验证的照片|每个分类的类别一种是猫的照片，另一种是狗的照片，这种是自己的数据集，其实官方的数据集也是这样放置的，比如CIFAR10

视觉盛宴·2020-08-03 16:12

CIFAR10分类（AlexNet）

#!/usr/bin/envpython#encoding:utf-8'''@author:liualex@contact:[email protected]@software:pycharm@file:main.py@time:2019/8/1616:21@desc:'''importtorchimporttorch.nnasnnimporttorchvisionimporttorchvis

azhimei1545·2020-08-03 15:34

PyTorch如何加载数据集（自定义数据集）

对于这种数据集，可以直接使用pytorch内置函数：torchvision.datasets.CIFAR100来直接加载，比较方便。

玩ber你玩·2020-08-03 14:21

PyTorch将CIFAR100数据按类标归类保存

few-shotlearning的采样Few-shotlearning基于任务对模型进行训练，在N-way-K-shot中，一个任务中的meta-training中含有N类,每一类抽取K个样本构成supportset,queryset则是在刚才抽取的N类剩余的样本中sample一定数量的样本（可以是均匀采样，也可以是不均匀采样）。对数据按类标归类针对上述情况，我们需要使用不同类别放置在不同文件夹的

Xie_learning·2020-08-03 14:13

LeNet和ResNet神经网络做CIFAR10图像分类(PyTorch)

图像分类的算法有很多，大部分其实都用CNN来提取图像的特征，今天我们一起来学习用PyTorch做CIFAR10数据集的分类。CIFAR10数据集是一个10个类的图像数据集，图片大小是32*32的。

深圳湾刘能·2020-08-03 13:54

深度学习入门:pytorch实战CIFAR10图片分类

你可以狠狠的戳这里，直接查看pytorch官网原项目:我使用的环境：pytorch1.4+cpupython3.7‘CIFAR10数据样式我们跳过一些展示图片的过程，直入主题。

一颗橡树·2020-08-03 13:10

resnet实现cifar10分类(pytorch实现)

目录数据加载（创建dataset对象）创建一个DataLoader对象部分数据可视化创建模型（twomethods）没有使用GPU采用torchvision.models中的自带模型(resnet)自写模型循环DataLoader对象，将数据加载到模型中训练10epoch训练效果如下数据加载（创建dataset对象）使用torchvision模块中的datasets在线下载数据cirfar_tra

尚歌·2020-08-03 12:52

AlexNet学习笔记(再次进行cifar10数据分类)

网络结构网络结构如图所示，包含5个卷积层和3个全连接层。其中，有3个卷积层进行了最大池化。AlexNet各层组织结构如表所示，其中conv表示卷积运算操作，ReLU表示校正线性单元，pool表示池化操作，norm表示局部响应归一化，dropout表示丢失输出操作，IP表示全连接。根据AlexNet结构搭建网络，代码如下：fromtorchimportnnclassAlexNet(nn.Module

tim_mary·2020-08-03 11:32

ubuntu 16.04下安装torch和torchvision

（这里补充一下，程序是pytorch官网提供的cifar10案例，程序需要加上plt.show(),就可以显示图像了，后来解决的）第一步：去官网找对应版本下载。链接：(https://pytor

科研小白·2020-08-03 07:56

机器学习笔记1——深度学习的数据库和目前一些流行的软件

一、首先我先查阅了深度学习的数据库：1、mnist手写字符库2、cifar10(caffe.theano)数据集分为5个训练块和1个测试块，每个块有10000个图像。

叶家小右·2020-08-02 23:13

Tensorflow基础应用-图像分类

采用Cifar10的图片数据，简单实现对图像的分类算法。主要目的熟悉Tensorflow中如何实现全连接网络，卷积神经网络，loss的计算等。

林老头、·2020-08-02 18:12

TensorFlow2.x 学习笔记(五)神经网络与全连接层

文章目录数据加载keras.datasetsbostonhousingmnist/fashionmnistcifar10/100imdbtf.data.DatasetExample全连接层DenseSequentialOutputy

IDrandom·2020-08-02 16:48

Cs231n作业：SVM

37041483/article/details/99082602Cs231n——SVM作业importrandomimportnumpyasnpfromcs231n.data_utilsimportload_CIFAR10importmatplotlib.pyplotasplt

我是蓝银草·2020-08-02 15:58

第二次作业：卷积神经网络part 1

第二次作业：卷积神经网络part1视频学习心得及问题总结1.1深度学习的数学基础1.2卷积神经网络1.3ResNet代码练习2.1MNIST数据集分类2.2CIFAR10数据集分类2.3使用VGG16对

沙夜·2020-08-01 15:00

使用 VGG16 对 CIFAR10 分类

1.定义dataloaderimporttorchimporttorchvisionimporttorchvision.transformsastransformsimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFimporttorch.optimasoptim#使用GP

lixinaa·2020-08-01 13:00

CIFAR10 数据集分类

importtorchimporttorchvisionimporttorchvision.transformsastransformsimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFimporttorch.optimasoptim#使用GPU训练，可以在菜单"代码执行

lixinaa·2020-08-01 13:00

MNIST与CIFAR10、100数据集比较

在涉及目标分类，深度学习理论的基本验证过程，会接触到两类基本的数据集，MNIST、CIFAR10和CIFAR100，熟悉了解这两类数据集的特性对后续的实验是十分重要的，本文主要介绍它们的区别，基本介绍MNIST

盏茶y·2020-07-30 23:13

多个模型融合训练神经网络-devise模型的实现

记录一下用改写VGG16，加上word2vec，在cifar10数据集上训练image2text的过程：1.语言模型选用已经训练好的text8，直接加载模型，对cifar10标签的各个单词进行词向量的映射即可

暴躁的猴子·2020-07-30 16:47

十三 Keras卷积神经网络 cifar10

Karas从网上下载的数据集都保存在下面的目录里fromtensorflowimportkerasfromtensorflow.kerasimportlayerscifar=keras.datasets.cifar10

rootgy·2020-07-30 04:09

利用Caffe创建自己的lmdb数据集

数据集准备我们需要自己准备好带类别标签的图片数据，并将数据统一命名，这里为了方便，我直接从CIFAR10训练集中拿出5000张图片用于制作验证集，图片为.png格式，并采用‘图片编号_类别标签.png’

Meringue_zz·2020-07-30 00:41

centos 7 caffe cirfar-10数据集训练及测试

/data/cifar10/g

蒜泥狠·2020-07-29 16:45

CIFAR10 数据集分类 # 使用 CNN 对 CIFAR10 数据集进行分类

这是一篇学习帖对于视觉数据，PyTorch创建了一个叫做totchvision的包，该包含有支持加载类似Imagenet，CIFAR10，MNIST等公共数据集的数据加载模块torchvision.datasets

木槿花篱·2020-07-29 16:00

在数据集CIFAR10上使用Keras构建卷积神经网络

CIFAR10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。

大鹏1987·2020-07-29 01:20

TensorFlow实现用于图像分类的卷积神经网络（代码详细注释）

这里我们采用cifar10作为我们的实验数据库。首先下载TensorFlowModels库，以便使用其中提供的CIFAR-10数据的类。

qrlhl·2020-07-28 10:53

ENAS--Efficient Neural Architecture Search via Parameter Sharing(论文笔记)

使用生成的网络结构NASNet，在PTB数据集取得了55.8%的测试错误率，在cifar10上取得了2.89%的测试错误率。

_天明_·2020-07-28 06:58

python中利用Keras建几层卷积神经网络来做Kaggle猫狗识别

importnumpyasnpnp.random.seed(1336)#forreproducibilityfromkeras.datasetsimportmnistfromkeras.datasetsimportcifar10fromkeras.modelsimportSequentialfromkeras.layersimportDense

甄同学·2020-07-28 05:15

pytorch CNN CIFAR10数据集识别

尝试使用深层结构进行CIFAR10的识别importtorchimporttorchvisionimporttorchvision.transformsastransformsBATCH_SIZE=64EPOCHES

haohulala·2020-07-27 23:12

初学tensorflow遇到的Error——UnrecognizedFlagError: Unknown command line flag 'f'

最近在学习《tensorflow实战》时需要下载cifar10数据集，在cifar10目录下用到命令：importcifar10,cifar10_inputcifar10.maybe_download_and_extract

diaipi1418·2020-07-27 21:16

NAS论文笔记——Progressive Neural Architecture Search

文章目录主要工作搜索空间定义预测模型训练预测模型数据集准备模型训练训练结果MLPensembleRNN与MLP的对比实验运行速度比较发现的Cell在CIFAR10与ImageNet上的表现主要工作目前来说

菜到怀疑人生·2020-07-27 21:44

torchvision数据集导入

CIFAR10transform=torchvision.transforms.Compose([transforms.ToTensor(),transforms.Normalize((0.5,0.5,0.5

AILEARNER_L·2020-07-27 14:03

深度学习-07(图像分类、常用数据集、利用CNN实现图像分类、图像分类优化)

文章目录深度学习-07(PaddlePaddle图像分类)图像分类概述概述什么是图像分类图像分类粒度图像分类发展历程图像分类问题的挑战常用数据集介绍MNIST数据集CIFAR10数据集ImageNet数据集

yegeli·2020-07-22 09:08

Tensorflow 笔记 Ⅶ——cifar10卷积神经网络

文章目录数据集数据集来源数据集简介数据集下载数据集读取卷积神经网络卷积神经网络应用图像分类(本篇所述)目标检测(将在后续版本给出)卷积神经网络原理全连接网络的局限性卷积神经网络的提出卷积神经网络结构卷积神经网络中的操作卷积0填充(Padding)多通道卷积池化操作可视化Cifar10TensorFLow1

DeepHao·2020-07-16 07:27

Tensorflow2.0学习笔记------猫狗分类(数据增强解决过拟合)

通过MNIST和CIFAR10两个数据集的练习之后，对整个模型的搭建、训练以及测试已经比较熟练了。

Forizon·2020-07-15 23:06

【何之源-21个项目玩转深度学习】——Chapter2-2.1.2 CIFAR-10数据下载

本文主要讲用tensorflow框架下python代码实现CIFAR-10数据的下载；主代码如下：#coding:utf-8#引入当前目录中的已经编写好的cifar10模块importcifar10importtensorflowastf

ciky奇·2020-07-15 21:04

制作自己的python版本的类CIFAR10数据集

文章链接：http://blog.csdn.net/yhl_leo/article/details/71357097之前发布的仿照CIFAR10数据集格式，制作自己的数据集(C++版本)，得到一些网友的关注

yhl_leo·2020-07-15 19:13

深度学习之经典神经网络框架详解（四）：ResNet-v1残差神经网络

DeepResidualLearningforImageRecognitionresnet18代码可参考：ResNet18实现CIFAR10简述：残差神经网络在2015年ILSVRC比赛中获得冠军，且多个方面获得了第一名

Star·端木·2020-07-15 19:17

【何之源-21个项目玩转深度学习】——Chapter2-2.1.4 CIFAR-10二进制数据集保存为图片形式

关于CIFAR-10数据集下载请参考：由于下载解压得到的数据集是二进制形式的，本文讲的是将bin形式数据转为tensorflow能识别的tensor形式的，以及保存成可视化的图像文件；主函数cifar10

ciky奇·2020-07-15 14:18

mixup嵌入到当前模型中，降低过拟合

mixup论文传送门论文中对比了α\alphaα和λ\lambdaλ在cifar10和cifar100下不同模型的表现，有兴趣的童鞋可以详细看看。

峰峰的猫·2020-07-15 07:57

pytorch_CNN_代码_官方教程

1.loadingandnormalizingCIFAR10官方教程直通车https://pytorch.org/tutorials/improttorchimporttorchvisionimporttorchvision.transformsastransformstransform

叠夏·2020-07-15 06:55

[cs231n] Assignment1-KNN

分类器只保存下所有的成对训练数据预测阶段:分类器计算测试图片和所有训练数据的距离，选择K个最相近的图片，通过投票预测该图片的分类交叉验证:通过交叉验证选择最佳的K加载数据集#LoadtherawCIFAR-10data.cifar10

wchstrife·2020-07-15 02:51

如何快速高效的训练ResNet，各种奇技淫巧（七）：batch norm

点击上方“AI公园”，关注公众号，选择加“星标“或“置顶”作者：DavidPage编译：ronghuaiyang导读这个系列介绍了如何在CIFAR10上高效的训练ResNet，这是第七篇，给大家讲解batchnorm

ronghuaiyang·2020-07-15 00:23

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