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CIFAR10自定义网络实战

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

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

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

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）

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

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

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

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pytorch

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

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

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

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 CIFAR10

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 TFLearn

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

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

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

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_config

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

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)

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

2020-12-13

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

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

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

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）

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