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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(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
www.dbjr.com.cn/python/304168q...htm 2025-6-5
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(jìn)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(diǎn)開它就可以import對應(yīng)的庫了): 1 2 3 4 5 import torch import torchvision from torch impo...
www.dbjr.com.cn/python/288447r...htm 2025-6-9
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
images, labels=cifar10.distorted_inputs() printimages printlabels 就可以將cifar10下載并讀取出來。
www.dbjr.com.cn/article/2535...htm 2025-5-19
關(guān)于TensorFlow新舊版本函數(shù)接口變化詳解_python_腳本之家
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_image) AttributeE...
www.dbjr.com.cn/article/1800...htm 2025-5-16
關(guān)于pytorch多GPU訓(xùn)練實(shí)例與性能對比分析_python_腳本之家
cifar10_97.23 使用 run.sh 文件開始訓(xùn)練 cifar10_97.50 使用 run.4GPU.sh 開始訓(xùn)練 在集群中改變GPU調(diào)用個數(shù)修改 run.sh 文件 1 nohup srun--job-name=cf23 $pt--gres=gpu:2-n1 bash cluster_run.sh $cmd2>&11>>log.cf50_2GPU & 修改 –gres=gpu:2 即可 ...
www.dbjr.com.cn/article/1679...htm 2025-6-4
TensorFlow通過文件名/文件夾名獲取標(biāo)簽,并加入隊(duì)列的實(shí)現(xiàn)_python_腳本...
TensorFlow官網(wǎng)給的cifar-10教程,是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)入門的好例子,有時想直接拿這個模型來跑自己的數(shù)據(jù),卻發(fā)現(xiàn)他的數(shù)據(jù)類型不是常見的,我們一般獲取的數(shù)據(jù)(圖片)以文件夾分類存好,或者直接在文件名上注明了類別,這時就要通過文件名的來獲取標(biāo)簽,顯然直接用cifar-10的方式是不行的。
www.dbjr.com.cn/article/1805...htm 2025-5-25
利用Tensorflow的隊(duì)列多線程讀取數(shù)據(jù)方式_python_腳本之家
defread_cifar10(filename_queue): label_bytes=1 IMAGE_SIZE=32 CHANNELS=3 image_bytes=IMAGE_SIZE*IMAGE_SIZE*3 record_bytes=label_bytes+image_bytes # define a reader reader=tf.FixedLengthRecordReader(record_bytes) key, value=reader.read(filename_queue) ...
www.dbjr.com.cn/article/1795...htm 2025-5-25
解決Keras自帶數(shù)據(jù)集與預(yù)訓(xùn)練model下載太慢問題_python_腳本之家
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(yù)訓(xùn)練models放到 ~/.keras/models/ 路徑下面即可。 補(bǔ)充知識:Keras下載的數(shù)據(jù)集以及預(yù)訓(xùn)練模型保存在哪里 Keras下載的數(shù)據(jù)集在以下目錄中: ...
www.dbjr.com.cn/article/1885...htm 2025-5-27
pytorch 彩色圖像轉(zhuǎn)灰度圖像實(shí)例_python_腳本之家
pytorch 本身具有載入cifar10等數(shù)據(jù)集的函數(shù),但是載入的是3*200*200的張量,當(dāng)碰到要使用灰度圖像時,可以使用他本身的函數(shù)進(jìn)行修改,以較快速的完成彩色圖像轉(zhuǎn)灰度圖像 pytorch函數(shù) 1 2 3 4 5 dataset=dset.CIFAR10(root='../train/data', download=True,transform=transforms.Compose([ ...
www.dbjr.com.cn/article/1783...htm 2025-5-27
PyTorch實(shí)現(xiàn)重寫/改寫Dataset并載入Dataloader_python_腳本之家
train_dataset=torchvision.datasets.CIFAR10(root="數(shù)據(jù)集存放位置",download=True) # load數(shù)據(jù) train_loader=torch.utils.data.DataLoader(dataset=train_dataset) 但是,在我們自己的模型訓(xùn)練中,需要使用非官方自制的數(shù)據(jù)集。這時應(yīng)該怎么辦呢? 我們可以通過改寫torch.utils.data.Dataset中的__getitem__和__len__來...
www.dbjr.com.cn/article/1907...htm 2025-5-20