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如何快速高效的训练ResNet，各种奇技淫巧（二）：Mini-batch

点击上方“AI公园”，关注公众号，选择加“星标“或“置顶”作者：AyooshKathuria编译：ronghuaiyang导读这个系列介绍了如何在CIFAR10上高效的训练ResNet，到第4篇文章为止

ronghuaiyang·2020-07-15 00:52

如何快速高效的训练ResNet，各种奇技淫巧（一）：基线

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，到第4篇文章为止，我们使用单个

ronghuaiyang·2020-07-15 00:52

网络训练报错RuntimeError:size mismatch, m1: [256 x 1600], m2: [1024 x 256]的解决办法

最近在用fashionMNIST跑一个网络，结果如下图想要看看用同一个网络，不同数据集之间对准确率差别，因此我把数据集换成了cifar10.除了要用到transforms.Grayscale(1)test_dataset

tiantiandashi·2020-07-14 23:50

pytorch入门学习：训练一个图像分类器

0将做以下工作：采用torchvision来下载CIFAR10的训练和测试集定义一个卷积神经网络定义损失函数采用训练集来训练网络采用测试集1下载训练集和测试集Using``torchvision``,it

山上有只羊M·2020-07-14 22:53

Caffe下自己的数据训练和测试

在caffe提供的例程当中，例如mnist与cifar10中，数据集的准备均是通过调用代码自己完成的，而对于ImageNet1000类的数据库，对于高校实验室而言，常常面临电脑内存不足的尴尬境地。

qqlu_did_lq·2020-07-14 21:26

图像分类之KNN算法

简介这两天我用了KNN方法对Cifar10数据进行分类，结果却是差强人意，只有30%左右的正确率。KNN算法的训练只是将训练数据集存储起来，所以训练不需要花费很多时间，但是测试就需要花费大量时间。

qq_44761480·2020-07-14 21:30

pytorch实现InceptionV3模型，Cifar10数据集测试

1、GoogleNet的InceptionV3结构Google的InceptionV3版本以前的模型，有着以下改进部分：前期模型构造，自己在V1、V2版本中并没有加入BN，加快模型收敛，这是考虑模型更深更广，训练难度大，而且也容易出现差错，自己也考虑在V2、V1模型加入BN，具体的测试对比和代码会将其放在github上。#自己封装的BN+ReLU模型#classConvBlock(nn.Modul

josenxiao·2020-07-14 18:53

pytorch 实现InceptionV1、InceptionV2，同时在Cifar10测试

1、GoogleNet到现在，总共有着5个版本----inceptionV1-V4、Inception-Reset，为我们提供了一个新颖的思路探索---多路特征获取网络(Conv、Maxpool、avgpool)，同时提供卷积在1*1和3*3stack结构，不仅放大了视野，而且也相对VGG3*3stack减小了参数的运算。我们可以先对比V1与V2multi-block的变化：#对比算法我将ReLU

josenxiao·2020-07-14 18:53

PyTorch实现重写/改写Dataset并载入Dataloader

的一些案例教学中，常使用torchvision.datasets自带的MNIST、CIFAR-10数据集，一般流程为：#下载并存放数据集train_dataset=torchvision.datasets.CIFAR10

·2020-07-14 17:09

多分类器：KNN，SVM，Softmax，2-Layer-Affine-Net（以图像分类为例子）

多分类器：KNN，SVM，Softmax，2-Layer-Affine-Net（以图像分类为例子）记录一下CS231N计算机视觉这门课所提到的一些基础分类器，结合机器学习中学到的二元分类器算法，并以CIFAR10

CSJ_CH3COOK·2020-07-14 03:16

TensorFlow 简单卷积神经网络实现Cifar10数据集分类

1.环境本人电脑win7+python3.6+i5,E盘创建一个文件夹Cifar_data,里面包括cifar-10-binary.tar.gz解压后的数据集cifar-10-batches-bin，Cifar10

抱住糯米团·2020-07-13 20:01

卷积神经网络：CIFAR-10训练和测试（单块GPU）

文件作用cifar10_input.py读取本地CIFAR-10的二进制文件格式，定义函数distorted_inputs获得训练数据和inputs函数获取测试数据cifar10.py建立卷积

陶将·2020-07-13 20:09

ValueError: steps_per_epoch=None is only valid for a generator based on the keras.utils.Sequence

https://github.com/keras-team/keras/tree/master/examples运行如上代码cifar10_resnet.py文件出现下列错误ValueError:steps_per_epoch

weixin_41432433·2020-07-13 19:35

TensorFlow学习记录：用简单卷积神经网络实现Cifar10数据集分类

使用TensorFlow搭建一个简单的卷积神经网络实现Cifar10数据集分类，这个神经网络模型包括两个卷积层，两个池化层，卷积操作后在后面加三个全连层，最后一个全连层用于输出分类。

Barcelooooooooona·2020-07-13 19:52

Tensorflow 2.0卷积神经网络cifar-10数据集图像分类

Tensorflow2.0卷积神经网络cifar-10数据集图像分类1、cifar10数据集简介2、数据导入3、CNN模型搭建4、模型编译训练5、模型评估及预测6、拓展学习之独立热编码实现1、cifar10

生活明朗，万物可爱，人间值得，未来可期·2020-07-13 19:06

基于Keras搭建cifar10数据集训练预测Pipeline

基于Keras搭建cifar10数据集训练预测Pipeline钢笔先生关注0.5412019.01.1722:52:05字数227阅读500Pipeline本次训练模型的数据直接使用Keras.datasets.cifar10

starzhou·2020-07-13 13:45

TensorFlow学习笔记（8）----CNN分类CIFAR-10数据集

这篇博客按照程序工作的顺序，从cifar10_train.py开始，依次解读途径的每个重要函数，具体细节还需要自己阅读

海上的独木舟·2020-07-13 01:16

机器学习/深度学习常用数据集归纳（附百度网盘链接）

文章目录一、前言二、分类常用数据集（1）海伦约会（2）iris鸢尾花数据集（3）垃圾邮件过滤（4）cifar10/100数据集（6）mnist数据集三、聚类常用数据集（1）Kmean-dataset四、

Mingw_·2020-07-13 00:14

简洁明了的tensorflow2.0教程——CNN卷积网络的实现（cifar10数据集）

CNN通过本文你能了解到基本的卷积神经网络概念还有理论基础，通过使用keras编写一个简单的CNN模型我们可以实现对cifar10数据集的分类，掌握tensorflow搭建卷积神经网络的技巧，废话不多说

期待每个夏天·2020-07-12 21:37

TensorFlow2-神经网络基础

包含boston_housing（波士顿房价回归预测数据集）、cifar10（Cifar图像分类数据集共10大类）、cifar100（Cifar图像分类数据集共100小类）、mnis

周先森爱吃素·2020-07-12 20:19

/usr/lib/x86_64-linux-gnu/libboost_system.so.1.54.0: error adding symbols: D

把命令：g++-creadImageToMat.cppnvccrunCifar10Kaggle.cureadImageToMat.o-lopencv_core-lopencv_highgui-lopencv_imgproc-lrt-lcublas-lboost_thread-ljpeg-archsm

依海之燕·2020-07-12 18:37

Pytorch(一)数据加载和处理

写在前边：最近在博客上遇到了个不错的博主，通过读他的博客自己做一些笔记，与大家分享https://pytorch.org/tutorials/beginner/blitz/cifar10_tutorial.html

Gloria_song·2020-07-12 17:04

Caffe深度学习入门（1）——python调用caffe训练好的模型检测单帧图片

python调用caffe训练好的cifar10_quick_iter_4000.caffemodel模型检测单帧图片python直接调用caffe训练好的模型，进行单帧图片检测，并显示检测结果。

Nani_xiao·2020-07-12 16:16

VggNet10模型的cifar10深度学习训练

目录一：数据准备：二：VGG模型三：代码部分1.input_data.py2.VGG.py3.tools.py4.train_and_val.py一：数据准备：先放些链接，cifar10的数据集的下载地址

QianLingjun·2020-07-12 15:52

Google Colab使用笔记之VGG模型在cifar10数据集下的深度学习训练（持续更新中）

参考文章：https://blog.csdn.net/zzk1995/article/details/54292859https://blog.csdn.net/wsLJQian/article/details/78411044https://blog.csdn.net/u010899985/article/details/81836299https://cloud.tencent.com/dev

weixin_41065383·2020-07-12 11:50

pytorch之ResNet18（对cifar10数据进行分类准确度达到94%）

**pytorch之ResNet18（对cifar10数据进行分类准确度达到94%）**分为几个步骤：准备数据训练数据测试数据导入库importtorchimporttorch.nn.functionalasFimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimimporttorchvisionimporttorchvision.transformsastransf

朴素.无恙·2020-07-12 11:39

TensorFlow2.0基本操作（六）——利用VGG13在TensorFlow2.0上训练Cifar100

利用VGG13在TensorFlow2.0上训练Cifar100importtensorflowastffromtensorflow.kerasimportlayers,optimizers,datasets

wanfuchun·2020-07-12 04:24

CIFAR-10 TensorFlow模型架构（二）

灯前目力虽非昔，犹课蝇头二万言。·2020-07-12 04:00

CIFAR 10 TensorFlow 模型架构(一）

灯前目力虽非昔，犹课蝇头二万言。·2020-07-12 04:59

Caffe自带的测试的实例

Caffe自带的测试的实例Caffe有自带的数据集：minist和cifar10。

菜鸟你好·2020-07-12 03:50

【深度学习走进tensorflow2.0】训练简单的卷积神经网络（CNN）对CIFAR图像进行分类

基本目录如下：1、导入tensorflow2、下载cifar图片数据集3、归一化4、创建序惯模型5、编译和训练模型6、保存模型7、评估模型CIFAR10数据集包含10类60,000张彩色图像，每类6,000

开心果汁·2020-07-12 03:39

TensorFlow实战：Chapter-4（CNN-2-经典卷积神经网络（AlexNet、VGGNet））

论文分析引言介绍数据集网络架构注解注解减少过拟合训练细节结果讨论参考文献略AlexNet在TensorFlow里面实现TensorFlow官方给出的AlexNet实现实现代码输出AlexNet应用在MNIST数据集上实现代码AlexNet应用在CIFAR10

DFann·2020-07-12 02:34

Fashion数据集卷积报错：Input 0 of layer conv2d is incompatible with the layer: expected ndim=4, found ndim=3

Input0oflayerconv2disincompatiblewiththelayer:expectedndim=4,foundndim=3.Fullshapereceived:[None,28,28]但是一模一样的模型，只是把数据集换成cifar10

林风风·2020-07-12 01:19

cifar10 数据集介绍

基本信息CIFAR-10是一个包含60000张图片的数据集。其中每张照片为32*32的彩色照片，每个像素点包括RGB三个数值，数值范围0~255。所有照片分属10个不同的类别，分别是'airplane','automobile','bird','cat','deer','dog','frog','horse','ship','truck'。其中五万张图片被划分为训练集，剩下的一万张图片属于测试集。

嘹亮的名字·2020-07-11 23:45

用TensorFlow实现一个在CIFAR-10数据集上80%准确率的卷积神经网络

10数据处理、TensorFlow基本的卷积神经网络层（卷积层、池化层、激活函数等），所使用的代码没有经过仔细的封装，比较适合刚接触TensorFlow的同学，完整的代码可以在我的Github上下载：cifar10

Meringue_zz·2020-07-11 23:02

[深度学习]使用torchvison经典模型训练cifar10(AlexNet,VGG,Inception,ResNet等)

代码是参考pytorch上面的官方教程，教程给出了一个简单了卷积网络训练，前半部分是卷积，后半部分全连接的类型，用来分类cifar10.https://pytorch.org/tutorials/beginner

Thorrrrrrrrrr·2020-07-11 23:21

caffe层解读系列——Data以及ImageData层用法

:TRAIN}transform_param{mean_value:128mean_value:128mean_value:128......}data_param{source:"examples/cifar10

shuzfan·2020-07-11 22:33

Caffe学习系列(17)：模型各层数据和参数可视化

转载自http://www.cnblogs.com/denny402先用caffe对cifar10进行训练，将训练的结果模型进行保存，得到一个caffemodel，然后从测试图片中选出一张进行测试，并进行可视化

shan19930117·2020-07-11 22:52

tensorflow学习笔记9——从repeat到epoch再到Epoch, Batch, Iteration的关系

1、Epoch,Batch,Iteration的关系cifar10数据集有60000张图片作为训练数据，10000张图片作为测试数据。假设现在选择BatchSize=100对模型进行训练。

qq_40549606·2020-07-11 19:57

pytorch如何加载本地的数据集（例如MNIST/CIFAR10）

问题说明由于pytorch首次加载MNIST或CIFAR10数据集时需要去外网下载，下载速度惊人。那么我们可以自己先把数据集下载下来，然后按照以下步骤直接加载本地数据集就行。

Sword丶·2020-07-11 17:12

Pytorch学习系列之数据处理（1）

任务：将cifar10的data_batch123

Nelson_AI·2020-07-11 16:02

Tensorflow,Cifar10数据集遇到的问题,no attribute 'maybe_download_and_extract'

书中使用cifar10类下载导入数据如下cifar10.maybe_download_and_extract()之后执行的时候遇到了这个错误AttributeError:module'cifar10'hasnoattribute'maybe_download_and_extract

一只大黄·2020-07-11 16:36

tensorFlow（cifar10官方例子）部分问题记录

1.cifar10的变量重复定义问题：argparse.ArgumentError:argument--batch_size:conflictingoptionstring(s):--batch_size

Hansion徐汉彬·2020-07-11 15:03

ArgumentError: argument --batch_size: conflicting option string: --batch_size

ArgumentError:argument–batch_size:conflictingoptionstring:–batch_size每次尝试执行cifar10的代码时都会出现这样一个错误，按照字面意思是

shawnMMM·2020-07-11 13:44

用训练好的模型测试单张图片存在的问题

用CNN做图像分类，在得到训练好的模型之后，往往会用caffe自带的classification.bin测试单张图片的分类结果，但是这会存在一些问题，下面我用caffe自带的Cifar10来分析。

一路向北168·2020-07-11 12:16

使用AlexNet8网络实现10分类

笔记》运行环境：python3.7tensorflow2.1.0numpy1.17.4matplotlib3.2.1AlexNet8的训练参考文章：AlexNet8网络在python下的实现训练数据集：cifar10

不会写代码的菜鸡程序猿·2020-07-11 12:47

tensorflow2的数据加载

对于一些小型常用的数据集，TensorFlow有相关的API可以调用——keras.datasets经典数据集:1、bostonhousing-波士顿房价2、mnist/fasionmnist-手写数字集/时髦品集3、cifar10

进击的Explorer·2020-07-11 09:02

TensorFlow-cifar10-图像分类之网络结构

目录LeNet网络：AlexNet网络：VGG16网络：VGG19网络：LeNet网络：defLeNet(inputs):mu=0sigma=0.1print(inputs.shape)#TODO:第一层卷积：输入=32x32x3,输出=28x28x6conv1_w=tf.Variable(tf.truncated_normal(shape=[5,5,3,6],mean=mu,stddev=sig

for_ge·2020-07-11 06:05

Keras实践笔记10——使用ImageDataGenerator进行图像增广

from__future__importprint_functionimportkerasfromkeras.datasetsimportcifar10fromkeras.layersimportConv2D

chiweicha2046·2020-07-11 03:11

笔记 - 数据读取：TFRecords 内部多线程读取文件 (一)

高效读取数据的方法TensorflowTFRecords及多线程训练介绍——详细GoogleProtocolBuffer的使用和原理《21个项目玩转深度学习：基于TensorFlow的实践详解》第2章CIFAR10

chen_holy·2020-07-11 03:21

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