cifar10 第26页

TensorFlow2.1如何正确使用离线下载的CIFAR10数据以及VGG16权重预训练数据

正确使用离线下载的CIFAR10以及VGG16权重预训练文件正确使用离线下载的CIFAR10离线下载CIFAR10数据tf2.1中使用离线包放置路径正确读取离线包正确使用离线下载的VGG16权重下载VGG16

ciciph·2020-07-11 03:02

(二)VGGNet训练CIFAR10数据集之数据预处理

天然玩家·2020-07-11 00:37

快速入门PyTorch(3)--训练一个图片分类器和多 GPUs 训练

快速入门PyTorch教程前两篇文章：快速入门Pytorch(1)--安装、张量以及梯度快速入门PyTorch(2)--如何构建一个神经网络这是快速入门PyTorch的第三篇教程也是最后一篇教程，这次将会在CIFAR10

weixin_33895604·2020-07-10 19:53

TensorFlow2数据加载与数据集

tf.keras.datasets提供了加载在线数据集的API，其中可加载的数据集包括：boston_housingmodule:Bostonhousingpriceregressiondataset.cifar10module

刘之帅·2020-07-10 17:05

基于keras框架，利用预训练模型参数训练自己的数据

本篇博客主要是对网络中的全连接层进行修改，分为以下两种情况：（1）如何使用预训练模型（1000类）训练自己的数据（2类）：主要修改全连接层；（2）在自己搭建的模型中使用像cifar10，ImageNet

zyc2017·2020-07-10 15:51

（五）深度学习入门之使用resnet对图像进行简单分类(cifar10数据集)

resnet即参差网络原论文为：DeepResidualLearningforImageRecognitionresnet用到的主要思想有两个：1.当图像数据的长宽缩小时，会导致丢失一定的图像特征，所以这个时候需要增加图像数据的通道数。2.为了防止加深训神经网络的层次时，训练效果比未加深网络前差，当图像数据经过两个神经网络层时，输出的数据应加上原输入数据，作为下一层网络的输入数据。使用Resnet

xuzkbd·2020-07-10 13:47

CIFAR10案例卷积神经网络实践

提交要求：1、你认为最优的一次带运行结果的源代码文件（.ipynb格式）2、作为附件上传评分标准：1、完成CIFAR10图像识别问题的卷积神经网络的建模与应用（必须采用卷积神经网络），有完整的代码，模型能运行

Darlen、阳仔·2020-07-10 11:02

tensorflow运行时错误:服务似乎挂掉了,但是会立刻重启的.

importtimeitimportosimporttensorflowastfimportnumpyasnpfromtensorflow.keras.datasets.cifar10importload_dataos.en

weixin_30332705·2020-07-10 06:25

【技术分享】pytorch的FINETUNING实践（resnet18 cifar10)

原文链接：https://cloud.tencent.com/developer/article/1546403本文主要是用pytorch训练resnet18模型，对cifar10进行分类，然后将cifar10

腾讯智能钛机器学习平台·2020-07-10 00:55

Pytorch搭建ResNet18

在此基础上，利用CIFAR10上的数据集大小举例，说明了ResNet网络中每层输出的大小变化。importtorchimporttorchvisionimporttorc

不不加辣椒·2020-07-09 23:17

训练自己的图像分类器的详细过程（Xception，cifar10）

开个玩笑~这两天肺炎传的特别快，搞得人心惶惶的。。。会不会学完后人类都快没了。。。下文中的keras默认是tf.kerasfromtensorflowimportkerasimporttensorflowastfimportmatplotlib.pyplotaspltconfig={'model_path':'my_model.h5','learning_rate':0.0001,'batch_s

JK Chen·2020-07-09 18:12

用预训练的densenet121模型训练cifar10数据集

densenet121采用pytorch预训练模型，这里用cifar10作为数据集importtorchvision.modelsasmodelsimportsslssl.

hellosonny·2020-07-09 14:18

手把手教你做图像识别

1.下载数据cifar-10数据集：importtensorflowastfcifar10=tf.keras.datasets.cifar10(x_train,y_train),(x_test,y_test

王壹浪·2020-07-09 14:18

深度学习框架_PyTorch_模型预训练_PyTorch使用预训练模型全流程（实例：CIFAR图像分类）

首先，这篇文章是接着下面这篇文章进行补充的，大家可以先看这篇文章如何手动设计一个分类网络：深度学习框架_PyTorch_使用PyTorch编写卷积神经网络全流程(实例:CIFAR10图像分类)一.预训练模型简介卷积神经网络在图像识别

CV-GANRocky·2020-07-09 11:49

L22 Data Augmentation数据增强

数据img2083链接：https://pan.baidu.com/s/1LIrSH51bUgS-TcgGuCcniw提取码：m4vq数据cifar102021链接：https://pan.baidu.com

xiuyu1860·2020-07-09 02:15

CNN02：Pytorch实现VGG16的CIFAR10分类

CNN02：Pytorch实现VGG16的CIFAR10分类1、VGG16的网络结构和原理VGG的具体网络结构和原理参考博客：https://www.cnblogs.com/guoyaohua/p/8534077

xiaoheizi_du·2020-07-09 01:37

caffe简易上手—— 运行cifar例子

cifar网络的定义在examples/cifar10目录下，训练的过程十分简单。（以下命令均在caffe默认根目录下运行，下同）1、获取训练数据cd$CAFFE_ROOT.

xiandanqiezi·2020-07-09 01:02

实战篇之——利用【Python+Tensorflow】搭建ResNet，实现对Cifar10数据集的分类

利用【Python+Tensorflow】搭建ResNet，实现对Cifar10数据集的分类具体数据集介绍及下载地址：https://blog.csdn.net/weixin_44402973/article

深沉的背影·2020-07-08 22:46

Pytorch下载CIFAR10数据集过慢问题的解决

trainset=torchvision.datasets.CIFAR10(root='.

HelloWild·2020-07-08 21:50

AI 专属数据库的定制

下面我仅仅使用了Numpy来实现数据集MNIST、FashionMNIST、Cifa10、Cifar100的封装。API介绍环

水之心·2020-07-08 14:16

github/tensorflow/models/tutorials/image/cifar10/cifar10_input.py

weixin_30338743·2020-07-08 13:02

cs231n作业：assignment1 - knn

AIDeepLearningdate:2018-09-2612:41:15GitHub地址：https://github.com/ZJUFangzh/cs231n个人博客：fangzh.top使用KNN算法来完成图像识别，数据集用的是cifar10

zjufangzh·2020-07-08 05:34

使用Cifar-10的错误

想使用cifar10数据集进行分布式训练。目前遇到一些问题。tensorflow高级版本的models库是不自带的，需要自己弄的。

Cetlicsss·2020-07-08 00:52

Keras中文文档：图像预处理ImageDataGenerator 类详细学习记录

ImageDataGenerator类参考文献：https://keras.io/zh/preprocessing/image/1.1使用datagen.flow()importkeras.datasets.cifar10ascifar10

做一只AI小能手·2020-07-07 23:45

vs2017\vs2019 VGG19处理cifar-10数据集的TensorFlow实现

这是针对于博客vs2017安装和使用教程（详细）和vs2019安装和使用教程（详细）的VGG19-CIFAR10项目新建示例目录一、代码(附有重要的注释)二、项目结构三、VGG简介四、程序执行关键部分解析五

悲恋花丶无心之人·2020-07-07 23:05

vs2017\vs2019 VGG16处理cifar-10数据集的PyTorch实现

这是针对于博客vs2017安装和使用教程（详细）和vs2019安装和使用教程（详细）的VGG16-CIFAR10项目新建示例目录一、说明二、代码三、结果四、注意事项一、说明1.网络框架搭建教程请参看博主博客

悲恋花丶无心之人·2020-07-07 23:05

CIFAR10 代码分析详解——cifar10_input.py

这一部分代码需要留意的主要是如何构建队列，并从中读取数据的方法。from__future__importabsolute_importfrom__future__importdivisionfrom__future__importprint_functionimportosfromsix.movesimportxrange#pylint:disable=redefined-builtinimpor

TomoBladeLee·2020-07-07 20:57

TensorFlow CNN对CIFAR10图像分类1

cifar10数据集的下载地址为:http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html下载pythonversion#coding:utf-8importosos.environ

luckyboy101·2020-07-07 15:44

keras实现VGG16 CIFAR10数据集方式

importkerasfromkeras.datasetsimportcifar10fromkeras.preprocessing.imageimportImageDataGeneratorfromkeras.modelsimportSequentialfromkeras.layersimportDense

·2020-07-07 12:08

tensorflow cifar10例子 No module named 'tensorflow.models' 的问题解决方法

跑cifar的例子的时候，有一句：fromtensorflow.models.image.cifar10importcifar10网上的推荐是从git克隆：gitclonehttps://github.com

jiangkui007·2020-07-07 11:28

卷积神经网络与图像识别基本概念

一般的会设定总共类别的个数，例如在ImageNet竞赛中总共有1000个类别；在CIFAR10中有10个类别。卷积神经网络则可以看成这样的黑匣子。输入是原始图片I，输出是L维

春夏秋冬又一年·2020-07-07 10:39

Caffe学习笔记(三)：cifar10_quick_train_test.prototxt配置文件分析

转载请注明作者和出处：http://blog.csdn.net/c406495762运行平台：Ubuntu14.04在上篇笔记中，已经记录了如何进行图片数据格式的转换和生成txt列表清单文件。本篇笔记主要记录如何计算图片数据的均值和理解prototxt配置文件中各个层的参数。Caffe主要处理两种形式的数据流：图像和标签在网络上的传输，随着网络的传输，它们转化更高层次的表示，最终以得分或者概率值的

Jack-Cui·2020-07-07 04:38

『论文笔记』CBAM:Convolutional Block Attention Module(注意力机制)+TensorFlow2.0复现！

文章目录一.论文摘要二.CBAM的网络结构2.1.总体的描述2.2.通道注意力机制2.3.空间注意力机制三.Tensorflow2.0+ResNet18+CIFAR100实战3.1.Biasblock结构图

decinzhang·2020-07-07 02:22

解决import Tensorflow.models错误，解决No module named 'cifar10'错误

解决importTensorflow.models错误，解决Nomodulenamed'cifar10’错误最近在学习卷积神经网络，用到cifar10作为例子，遇到Nomodulenamed'cifar10

苹果橘子皮·2020-07-06 19:27

PyTorch复现经典网络————GoogleNet

importnumpyasnpimporttorchfromtorchimportnnfromtorch.autogradimportVariablefromtorchvision.datasetsimportCIFAR10

起步晚就要快点跑·2020-07-06 12:44

Caffe学习笔记：cifar10_quick_train_test.prototxt配置文件分析

转载请注明作者和出处：http://blog.csdn.net/c406495762运行平台：Ubuntu14.04在上篇笔记中，已经记录了如何进行图片数据格式的转换和生成txt列表清单文件。本篇笔记主要记录如何计算图片数据的均值和理解prototxt配置文件中各个层的参数。Caffe主要处理两种形式的数据流：图像和标签在网络上的传输，随着网络的传输，它们转化更高层次的表示，最终以得分或者概率值的

yx2017·2020-07-06 11:35

树莓派安装并训练cifar10数据集（一）

树莓派安装树莓派安装烧录寻找树莓派IP地址的方法使用putty进行连接树莓派安装需要的东西：树莓派安装包、SD卡使用的软件包括：（1）Win32DiskImager（烧录软件）（2）putty（登陆软件）（3）VNC-Viewer（图形用户界面远程登陆软件）烧录打开Win32DiskImager烧录软件后，系统会自动识别插入的外接存储器（本文就是SD卡，红色圆圈的地方会有设备），接着找到树莓派安装

不到庐山不改名·2020-07-06 04:19

TensorFlow学习记录：读取已保存的.ckpt模型

之前写了一篇使用VGGNet对Cifar10数据集分类的博客，里面最后一句代码对已训练好的模型进行了保存，最近学习了如何读取已训练好的.ckpt模型，所以在这里记录一下。

Barcelooooooooona·2020-07-06 03:53

论文笔记-Identity Mappings in Deep Residual Networks

ShaoqingRen,andJianSunAbstract文章分析了ResNet中Identitymapping为什么比较好，为何能让梯度在网络中顺畅的传递而不会爆炸或消失，实验方面1001层的ResNet在CIFAR10

slim1017·2020-07-05 17:17

13.tensorflow:训练cifar10,搭建cnn网络,保存模型,tensorboard日志，输出loss,accuracy，学习率衰减

其中cifar10_input.py和cifar10.py来源于https://github.com/tensorflow/models/tree/master/tutorials/image/cifar10

ming.zhang·2020-07-05 15:46

Caffe 的可视化（三） caffe model 的可视化

Caffe的可视化（三）caffemodel的可视化以cifar10quicknet为例子，首先下载cifar10data并且训练得到model:#cdtothecafferootmark@ubuntu

sushiqian·2020-07-05 13:15

用tensorflow训练自己的图片集-用TFRecords将代码导入神经网络

第一个难点就是mnist和cifar10都是已经打好标签压缩好的图片集，用一条命令就能将img和label读出并使用。而训练自己的图像需要自己打上标签并传入神经网络。

sevenrad·2020-07-05 11:19

提取cifar10中的图片到本地

一般来说pytorch直接用就可以了，但tf好像不可以？或者有其他需求的，就需要单独提取出来…defunpickle(file):importpicklewithopen(file,'rb')asfo:dict=pickle.load(fo,encoding='bytes')returndictimportosbase="/home/share/yanghaozhe/pytorchdataset/

Sailist·2020-07-05 11:40

Caffe 绘制训练过程loss，accuracy曲线

前一段时间使用caffe在cifar10数据集上训练全卷积网络（前面的论文阅读的博客中有提到），为了方便调参需要很直观地看到训练过程中loss下降情况以及testaccuracy情况，这就需要将训练过程中

杨荣钦·2020-07-05 02:48

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。

lishu·2020-07-05 01:40

AutoML - 数据增广

DeepAugment的主要优点和特点是：降低CNN模型的错误率(WRN-28-10显示CIFAR10的错误率降低了60%)通过自动化流程可以节省时间比谷歌之前的解决方案——AutoAugment——快

Takoony·2020-07-05 01:43

caffe中 cifar10案例（四）可视化loss和accurary曲线

$sudotimeshexamples/cifar10/train_quick.sh>&examples/cifar10/1.log#这种办法，屏幕上不再有显示，如果要想在屏幕上显示，可以用：$sudotimeshexamples

江湖老炮·2020-07-05 00:49

使用caffe时如何生成和使用日志（log）文件

/build/toolsLOG=examples/cifar100/logs/logs-'data1'.log$TOOLS/caffetrain\--solver=examples/cifar100/solver.prototxt-gpuall2

conv·2020-07-04 22:30

ubuntu+caffe 绘制Cifar10数据集loss与accuracy曲线

在利用开源深度学习框架caffe进行数据集进行训练与测试的过程中，难免会想要可视化自己训练过程中的一些训练数据，本篇主要介绍如何利用caffe中自带的工具来可视化cifar10训练与测试过程中的误差曲线和精度曲线

夜中的风·2020-07-04 09:04

tf.train.MonitoredTrainingSession()解析【精】

最近看了下cifar10源码，训练代码中使用了tf.train.SessionRunHook()，tf.train.MonitoredTrainingSession()；查看官方API后终于有些眉目了，

Fron Suk·2020-07-04 07:43

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