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  • CIFAR10自定义网络实战2022-08-10 22:35:51

    Tips: 人工智能难题不仅是计算机科学问题,更是数学、认知 科学和哲学问题。− François Chollet 代码 import os os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2' import tensorflow as tf from tensorflow.keras import datasets, layers, optimizers, Sequential, metrics from ten

  • TensorFlow笔记(五)卷积神经网络2022-04-22 22:01:39

    第五章 卷积神经网络 本节主要内容:讲解卷积神经网络,利用基础CNN、LeNet、AlexNet、VGGNet、InceptionNet和ResNet实现图像识别。 1 全连接网络回顾 全连接NN特点:每个神经元与前后相邻层的每一个神经元都有连接关系。(可以实现分类和预测) 全连接网络的参数个数为: 如图5-1所示,针对一

  • cifar10数据集解压缩,按名字分文件夹2022-04-07 21:31:53

    描述 数据集来自http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html python版,下载后解压缩: 然后在该目录下执行python,运行后效果: 代码 import pickle import numpy as np import os import cv2 def unpickle(file): with open(file, 'rb') as fo: dict = pickle.load(fo

  • 转换cifar10文件为图片2022-02-10 09:03:22

    CSDN博主「humeme」的原创文章,:https://blog.csdn.net/weixin_42063746/article/details/99680352 cifar-10-batches-py文件下载地址:http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html 文件目录结构:

  • 卷积神经网络-训练代码(cifar10)2022-01-03 22:35:43

    import torch.optim.sgd import torchvision # 准备数据集 from torch import nn from torch.utils.data import DataLoader from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter # 定义训练的设备 device=torch.device('cpu') writer=SummaryWriter('./log_train'

  • 在Paddle中利用AlexNet测试CIFAR10数据集合2021-12-20 18:34:21

    简 介: 利用Paddle框架搭建了AlexNet网络,并在AI Studio上利用其至尊版本测试了AlexNet对于Cifar10的分类效果。 基础的训练在测试集合上的分类效果没有能够超过60%,这对于一些文章中提到的高达80% 的分类效果还有一定的距离。 关键词: Cifar10,Alexnet

  • Tensorflow实现CIFAR10分类并保存模型2021-12-12 14:32:47

    from tensorflow.keras.datasets import cifar10 from tensorflow.python.keras.utils import np_utils from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.python.keras.layers.core import Dense, Dropout, Activation, Flatten from tensorflow.python.ker

  • 用pytorch实现卷积神经网络RESNET的CIFAR10分类问题2021-12-08 20:00:27

    上回讲到Lenet5的分类问题。 用pytorch实现卷积神经网络Lenet5的CIFAR10分类问题 今天讲一下 一个非常简单的RESNET,总共十层,包括一个卷积层,四个blog(每个blog两个卷积层),一个全连接层。blog的基本单元如图所示 每个blog有一个短接x最后和F(x) 相加。 以下是blog块的定义 import

  • 卷积神经网络 实战CIFAR10-基于pytorch2021-12-07 21:58:28

    本文将接着展示一个3+3层的卷积神经网络模型,并给出其在cifar10上的测试效果。 上篇文章指路-> https://blog.csdn.net/m0_62001119/article/details/121757703 目录 代码展示 一、导包工作 二、数据集处理 三、可视化数据 四、搭建网络 五、训练网络 测试效果 心得 参考 代

  • 基于Pytorch的CIFAR10数据集训练与识别2021-11-28 21:59:23

    一、CIFAR10数据集介绍 CIFAR10数据集共有十个类别,分别是airplane、automobile、bird、cat、deer、dog、frog、horse、ship、truck 二、模型训练 模型代码: class Net(nn.Module): def __init__(self): super(Net, self).__init__() self.model = nn.Sequent

  • win10系统anaconda的notebook的cifar10离线下载、数据加载及CNN训练2021-10-18 10:02:44

    1、官网数据下载 有时会受到网络限制不能直接加载cifar10数据,需要下载离线数据包,官方网址如下: https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar-10-python.tar.gz 2、压缩包重命名与解压 将压缩包放置user/xxx/.keras/datasets下,将cifar-10-batches-py.tar.gz直接解压,在datasets目录下新

  • 卷积神经网络训练cifar10数据集2021-10-15 21:34:09

    使用飞桨训练cifar10数据集 import paddle import paddle.nn.functional as F from paddle.vision.transforms import ToTensor import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt transform = ToTensor() # 训练集 cifar10_train = paddle.vision.datasets.Cifar10(mode

  • PyTorch深度学习(3)Transforms CIFAR102021-10-15 20:57:58

    使用Transforms,需要先引入 from torchvision import transforms Tensor  张量  实际就是一个多维数组multidimensional array,其目的是能够创造更高维度的矩阵、向量 __call__方法: 魔法函数__call__,即把类当作函数使用,不需要再调用类中的函数 例如:person = Person()    perso

  • Tensorflow【实战Google深度学习框架】使用 HDF5 处理大型数据集with TFLearn2021-06-10 16:55:59

    文章目录 1.HDF5文件 2.github代码: 3.源码地址: 4.tf入门合集 1.HDF5文件 到目前为止,我们使用的数据集都能够全部加载到内存中。对于小数据集,我们可以加载全部图像数据到内存中,进行预处理,并进行前向传播处理。然而,对于大规模数据集(比如ImageNet),我们需要创建数据生成器,每次

  • CIFAR10自定义网络实战2021-04-15 18:52:10

    目录CIFAR10MyDenseLayerCIFAR10MyDenseLayerimport os import tensorflow as tf from tensorflow.keras import datasets, layers, optimizers, Sequential, metrics from tensorflow import keras os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2' def prepr

  • 6-6Pytorch搭建VGGNet实现cifar10图像分类2021-03-07 16:30:36

    import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F class VGGbase(nn.Module): def __init__(self): super(VGGbase, self).__init__() # 3 * 28 * 28 (crop-->32, 28) self.conv1 = nn.Sequential( nn.Conv

  • 矩池云上cifar10使用说明2021-02-18 17:33:25

    矩池云将 keras 预训练模型保存目录为 /public/keras_pretrained_model/ 使用方法: 先执行命令,创建目录 mkdir -p ~/.keras/models/ 然后将预训练模型复制进去。 但是其中因为cifar-10的特殊之处所以只有cifar-10这个数据集需要对它进行改名才能正常使用 cp /public/keras_datase

  • PytorchCNN项目搭建 5--- mmcv_config2021-02-09 20:04:22

    PytorchCNN项目搭建 5--- mmcv_config MMCV简单说明最后贴上自己设置的参数代码参考文献 整体的代码在我的github上面可以查阅 MMCV简单说明 mmcv 是python的一个基础库函数,包括: File IO(提供两个通用的接口,用于加载和转储不同形式的文件)Image(采用opencv的方式实现,在使

  • Pytorch之cifar10数据集训练2021-01-03 20:00:55

    代码: import torch.nn as nn import torch import torch.nn.functional as F from torchvision import transforms, datasets, models from torch.utils.data import DataLoader import argparse import os if __name__ == '__main__': parser = argparse.Argum

  • 如何用tensorflow实现一个CIFAR10分类准确率94%以上的网络(附完整代码)2021-01-01 21:31:49

    之前的一些记录 数据集读取的通用流程 (梳理)用Tensorflow实现SE-ResNet(SENet ResNet ResNeXt VGG16)的数据输入,训练,预测的完整代码框架(cifar10准确率90%) balabalabala 之前的代码感觉还是太乱了,我刚开始学的时候还是用的tensorflow1.2 现在2.5都要出来了,就重新梳理了

  • 2020-12-132020-12-13 20:03:59

    Tensorflow保存模型,加载模型 #保存模型并删除: model.save_weights('/content/data/cifar10_weights.ckpt') del model #加载模型并评估 model = My_Net() #实例化与之前的模型一样,不然参数不匹配 model.compile(optimizer=tf.optimizers.Adam(lr=1e-3), loss=

  • CIFAR10自定义网络实战2020-12-11 23:36:04

    目录CIFAR10MyDenseLayer CIFAR10 MyDenseLayer import os import tensorflow as tf from tensorflow.keras import datasets, layers, optimizers, Sequential, metrics from tensorflow import keras os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2' def pre

  • LeNet网络实现cifar10数据集分类2020-08-30 22:32:36

    import tensorflow as tf import numpy as np import os from matplotlib import pyplot as plt from tensorflow.keras.layers import Dense,Flatten,Activation,Conv2D,MaxPool2D from tensorflow.keras import Model cifar10=tf.keras.datasets.cifar10 (x_train,y_trai

  • 基于PyTorch与TensorRT的cifar10推理加速2020-06-07 20:02:47

    一、思路 注:整个项目目前还有些欠缺,但可行 1、基于PyTorch训练出cifar10模型 2、以ONNX(Open Neural Network Exchange)格式导出模型cifar10.onnx 3、下载cifar10二进制版本数据集 4、创建TensorRT(vs c++)项目,解析模型,进行推理  二、基于PyTorch的cifar10神经网络模型 import t

  • 树莓派安装并训练cifar10数据集(一)2020-05-19 16:04:45

    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

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