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pytorch加載的cifar10數(shù)據(jù)集過程詳解_python_腳本之家
針對cifar10數(shù)據(jù)集而言,調(diào)用torchvision.datasets.CIFAR10(),其中root是下載數(shù)據(jù)集后保存的位置;train是一個(gè)bool變量,為true就是訓(xùn)練數(shù)據(jù)集,false就是測試數(shù)據(jù)集;download也是一個(gè)bool變量,表示是否下載;transform是對數(shù)據(jù)集中的"image"進(jìn)行一些操作,比如歸一化、隨機(jī)裁剪、各種數(shù)據(jù)增強(qiáng)操作等;target_transform是針對數(shù)據(jù)集...
www.dbjr.com.cn/python/304168q...htm 2025-6-5
利用Tensorflow的隊(duì)列多線程讀取數(shù)據(jù)方式_python_腳本之家
第9行,定義一個(gè)reader,來讀取固定長度的數(shù)據(jù),這個(gè)固定長度是由CIFAR-10數(shù)據(jù)集圖片的存儲(chǔ)格式?jīng)Q定的,1byte的標(biāo)簽加上32 *32 *3長度的圖像,3代表RGB三通道,由于圖片的是按[channel, height, width]的格式存儲(chǔ)的,為了變?yōu)槌Ｓ玫腫height, width, channel]維度,需要在17行reshape一次圖像,最終我們提取出了一副完整...
www.dbjr.com.cn/article/1795...htm 2025-5-25
關(guān)于TensorFlow新舊版本函數(shù)接口變化詳解_python_腳本之家
###解決方案: 由于訓(xùn)練樣本的路徑需要修改,給cifar10_input.py中data_dir賦值為本地?cái)?shù)據(jù)所在的文件夾 二:Tersorflow CIFAR-10 訓(xùn)練示例報(bào)錯(cuò)及解決方案 1 2 3 1,File"tensorflow/models/slim/preprocessing/cifarnet_preproces.py", line70,inpreprocess_for_train returntf.image.per_image_whitening(distorted_i...
www.dbjr.com.cn/article/1800...htm 2025-5-16
python深度學(xué)習(xí)tensorflow實(shí)例數(shù)據(jù)下載與讀取_python_腳本之家
三、cifar10數(shù)據(jù) tf提供了cifar10數(shù)據(jù)的下載和讀取的函數(shù),我們直接調(diào)用就可以了。執(zhí)行下列代碼: 1 2 3 4 5 importtensorflow.models.image.cifar10.cifar10 as cifar10 cifar10.maybe_download_and_extract() images, labels=cifar10.distorted_inputs() ...
www.dbjr.com.cn/article/2535...htm 2025-5-19
python中關(guān)于CIFAR10數(shù)據(jù)集的使用_python_腳本之家
1.CIAFR10數(shù)據(jù)集的下載 代碼如下: 1 2 3 4 5 6 import torchvision #導(dǎo)入torchvision這個(gè)類 train_set = torchvision.datasets.CIFAR10(root = "./dataset", train = True, download= True) #從訓(xùn)練集創(chuàng)建數(shù)據(jù)集 test_set = torchvision.datasets.CIFAR10(root="./dataset", train=False, download=True...
www.dbjr.com.cn/article/2740...htm 2025-6-6
Pytorch之8層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)Cifar-10圖像分類驗(yàn)證集準(zhǔn)確率94.71%_pytho...
所選數(shù)據(jù)集為Cifar-10,該數(shù)據(jù)集共有60000張帶標(biāo)簽的彩色圖像,這些圖像尺寸32*32,分為10個(gè)類,每類6000張圖。這里面有50000張用于訓(xùn)練,每個(gè)類5000張,另外10000用于測試,每個(gè)類1000張。訓(xùn)練策略如下: 1.優(yōu)化器 momentum=0.9 的 optim.SGD,adam在很多情況下能加速收斂,但因?yàn)槭亲赃m應(yīng)學(xué)習(xí)率,在訓(xùn)練后期存在不能收斂...
www.dbjr.com.cn/article/2789...htm 2025-6-7
利用pytorch實(shí)現(xiàn)對CIFAR-10數(shù)據(jù)集的分類_python_腳本之家
今天小編就為大家分享一篇利用pytorch實(shí)現(xiàn)對CIFAR-10數(shù)據(jù)集的分類,具有很好的參考價(jià)值,希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧步驟如下: 1.使用torchvision加載并預(yù)處理CIFAR-10數(shù)據(jù)集、 2.定義網(wǎng)絡(luò) 3.定義損失函數(shù)和優(yōu)化器 4.訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)并更新網(wǎng)絡(luò)參數(shù) 5.測試網(wǎng)絡(luò) 運(yùn)行環(huán)境: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ...
www.dbjr.com.cn/article/1784...htm 2025-5-28