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解決Keras自帶數據集與預訓練model下載太慢問題_python_腳本之家
從源碼或者網絡資源下好數據集,下載好以后放到目錄 ~/.keras/datasets/ 下面。 其中:cifar10需要改文件名為cifar-10-batches-py.tar.gz ,cifar100改為 cifar-100-python.tar.gz , mnist改為 mnist.npz 預訓練models放到 ~/.keras/models/ 路徑下面即可。 補充知識:Keras下載的數據集以及預訓練模型保存在哪里 ...
www.dbjr.com.cn/article/1885...htm 2025-5-27
keras訓練淺層卷積網絡并保存和加載模型實例_python_腳本之家
接著我們自己定義一些modules去實現一個簡單的卷基層去訓練cifar10數據集: imagetoarraypreprocessor.py 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ''' 該函數主要是實現keras的一個細節(jié)轉換,因為訓練的圖像時RGB三顏色通道,讀取進來的數據是有depth的,keras為了兼容一些后臺,默認是按照(height, width, depth)讀取,但有時候就要...
www.dbjr.com.cn/article/1899...htm 2025-6-3
Paddle模型性能分析工具Profiler定位瓶頸點優(yōu)化程序詳解_python_腳本之...
下面是使用神經網絡對cifar10進行分類的示例代碼,里面加上了啟動性能分析的代碼。通過這個比較簡單的示例,來看性能分析工具是如何通過上述四個步驟在調試程序性能中發(fā)揮作用。 1.1 使用cifar10數據集卷積神經網絡進行圖像分類 1 2 3 4 5 6 import paddle import paddle.nn.functional as F from paddle.vision.transfor...
www.dbjr.com.cn/article/2776...htm 2025-6-9
keras分類模型中的輸入數據與標簽的維度實例_python_腳本之家
from keras.datasets import mnist,cifar10,cifar100 (X_train, y_train), (X_valid, Y_valid) = cifar10.load_data() model.fit(X_train, Y_train, batch_size=batch_size, nb_epoch=nb_epoch, shuffle=True, verbose=1, validation_data=(X_valid, Y_valid), ) 2.第二種,帶數據增強的 Image...
www.dbjr.com.cn/article/1900...htm 2025-5-26
Pytorch實現全連接層的操作_python_腳本之家
test_loss, correct, len(test_loader.dataset), 100.*correct/len(test_loader.dataset) ))我們將每個w和b都進行了定義,并且自己寫了一個forward函數。如果我們采用了全連接層,那么整個代碼也會更加簡介明了。首先,我們定義自己的網絡結構的類:1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 class MLP(nn.Modul...
www.dbjr.com.cn/article/2117...htm 2025-6-6
CNN的Pytorch實現(LeNet)_python_腳本之家
train_set = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=True, download=False, transform=transform) train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_set, batch_size=36, shuffle=True, num_workers=0) # 把訓練集讀取,別分成一個一個批次的,shuffle可用于隨機打亂;batch_size是一次處理36張圖像...
www.dbjr.com.cn/article/2216...htm 2025-5-29