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pytorch中的模型訓(xùn)練(以CIFAR10數(shù)據(jù)集為例)_python_腳本之家

本文以pytorch官網(wǎng)中torchvision中的CIFAR10數(shù)據(jù)集為例進行講解。 需要用到的庫為(這里說一個小技巧,比如可以在沒有import對應(yīng)庫的情況下先輸入"torch",,之后將光標(biāo)移到torch處單擊,這時左邊就會出現(xiàn)一個紅色的小燈泡,點開它就可以import對應(yīng)的庫了): 1 2 3 4 5 import torch import torchvi
www.dbjr.com.cn/python/288447r...htm 2025-6-11

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bool變量,表示是否下載;transform是對數(shù)據(jù)集中的"image"進行一些操作,比如歸一化、隨機裁剪、各種數(shù)據(jù)增強操作等;target_transform是針對數(shù)據(jù)集...
www.dbjr.com.cn/python/304168q...htm 2025-6-5

利用Tensorflow的隊列多線程讀取數(shù)據(jù)方式_python_腳本之家

第9行,定義一個reader,來讀取固定長度的數(shù)據(jù),這個固定長度是由CIFAR-10數(shù)據(jù)集圖片的存儲格式?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賦值為本地數(shù)據(jù)所在的文件夾 二:Tersorflow CIFAR-10 訓(xùn)練示例報錯及解決方案 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)實現(xiàn)Cifar-10圖像分類驗證集準確率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個類,每類6000張圖。這里面有50000張用于訓(xùn)練,每個類5000張,另外10000用于測試,每個類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,但因為是自適應(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實現(xiàn)對CIFAR-10數(shù)據(jù)集的分類,具有很好的參考價值,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) 運行環(huán)境: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ...
www.dbjr.com.cn/article/1784...htm 2025-5-28

Pytorch使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對CIFAR10圖片進行分類方式_python_腳本之家

CIFAR10圖片識別 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)一個常用的領(lǐng)域就是圖片分類,而圖片分類中最經(jīng)典的就是對CIFAR10圖片數(shù)據(jù)集進行分類。 它是一個包含“飛機”,“汽車”,“鳥”,“貓”,“鹿”,“狗”,“青蛙”,“馬”,“船”,“卡車”10中類別的圖片庫。 在CIFAR-10里面的圖片數(shù)據(jù)大小是3x32x32,即:三通道彩色圖像,圖像大小是...
www.dbjr.com.cn/python/316437s...htm 2025-6-3

pytorch VGG11識別cifar10數(shù)據(jù)集(訓(xùn)練+預(yù)測單張輸入圖片操作)_python...

nn.Linear(100, 10) ) def forward(self, x): x = self.feature(x) x = x.view(x.shape[0], -1) x = self.fc(x) return x #獲取vgg網(wǎng)絡(luò) net = vgg() 基于VGG11的cifar10訓(xùn)練代碼: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29...
www.dbjr.com.cn/article/1894...htm 2025-6-8