为亚马逊SageMaker将Cifar10数据集转换为RecordIO格式_如何将food-101数据集转换为可用于亚马逊网络服务SageMaker的格式 - 腾讯云开发者社区

可以看到在用Calibaration Tool进行Int8量化之前需要先解决如何将我们的原始数据集转为Annotations文件以及我们如何用精度检查工具(Accuracy Checker Tool)去评估我们的量化后模型的表现。其中将原始数据集转换为Annotations文件的时候用命令是比较方便，如果懒得写配置文件的话。而要使用精度检查工具，则必须写配置文件了，具体见本文后面的详细介绍。

Caffe学习笔记(一)：CIFRA-10在Caffe上进行训练学习

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Bengio 团队力作：GNN 对比基准横空出世，图神经网络的「ImageNet」来了

地理空间AI突围：机器学习云平台穿越数据迷雾

千百年来，当洪水、龙卷风和野火等自然灾害发生时，往往会造成难以预期的损失。而伴随云计算、大数据、AI等新兴技术的协同发力，这些灾害的破坏性更有可能得到控制，甚至在萌芽之初就被扼杀在摇篮里。

PyTorch 入门之旅

而 PyTorh 是其中表现非常好的一个，今天我们就来开启 PyTorh 的入门之旅

PyTorch 分布式训练原来可以更高效 | Q推荐

2017 年，Facebook 开源了针对深度学习的框架 PyTorch。PyTorch 可以帮助开发者和研究人员更加轻松的构建和训练模型。凭借其简单易用、功能强大、用途广泛等特点，PyTorch 广受欢迎，且至今仍是最火的深度学习框架之一。近年来，随着数据集和模型规模的日益庞大，出于效率考虑，开发者通常采用分布式训练的方式，提⾼训练速度以加快模型迭代。流行的深度学习框架 PyTorch 也为分布式训练提供了内置支持。PyTorch 的分布式训练方式主要有 DP (DataParallel)、DDP (

Bengio参与、LeCun点赞：图神经网络权威基准现已开源

近期的大量研究已经让我们看到了图神经网络模型（GNN）的强大潜力，很多研究团队都在不断改进和构建基础模块。但大多数研究使用的数据集都很小，如 Cora 和 TU。在这种情况下，即使是非图神经网络的性能也是可观的。如果进行进一步的比较，使用中等大小的数据集，图神经网络的优势才能显现出来。

亚马逊改进平台SageMaker，更新内置算法和Git集成

亚马逊一直在为其云计算子公司AWS添加AI功能。今天，亚马逊宣布了一系列对SageMaker的改进，SageMaker是用于构建，训练和部署机器学习模型的端到端平台。

ICCV 2019 | 四小时搜索NN结构，厦大提出快速NAS检索方法

近年来，通过神经架构搜索（NAS）算法生成的架构在各种计算机视觉任务中获得了极强的的性能。然而，现有的 NAS 算法需要再上百个 GPU 上运行 30 多天。在本文中，我们提出了一种基于多项式分布估计快速 NAS 算法，它将搜索空间视为一个多项式分布，我们可以通过采样-分布估计来优化该分布，从而将 NAS 可以转换为分布估计/学习。

MNIST数据集 & CIFAR10数据集

飞机、汽车、鸟、猫、鹿、狗、青蛙、马、船、卡车下载后文件夹内部是这样

【深度学习】翻译：60分钟入门PyTorch（四）——训练一个分类器

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pytorch入门教程 | 第四章：准备图片数据集

在训练神经网络之前，我们必须有数据，作为资深伸手党，必须知道以下几个数据提供源： 1 CIFAR-10 CIFAR-10图片样本截图 CIFAR-10是多伦多大学提供的图片数据库，图片分辨率压缩至3

【深度学习】PyTorch训练一个CNN分类器

原文翻译自：Deep Learning with PyTorch: A 60 Minute Blitz

【小白学习PyTorch教程】十七、 PyTorch 中数据集torchvision和torchtext

对于PyTorch加载和处理不同类型数据，官方提供了torchvision和torchtext。

12 | PyTorch全连接网络：建立区分鸟和飞机的模型

上一小节我们终于开始搭建神经网络了，只不过它很简单，并且对我们更早的时候做的温度计转换模型做了一次迭代，甚至连效果都没有太大的变化，这一小节我们开始处理一些有意思的事情：做一个图像分类的模型。

把CNN里的乘法全部去掉会怎样？华为提出移动端部署神经网络新方法

深度学习模型，尤其是深度卷积神经网络（DCNN），在多个计算机视觉应用中获得很高的准确率。但是，在移动环境中部署时，高昂的计算成本和巨大的耗电量成为主要瓶颈。而大量使用乘法的卷积层和全连接层正是计算成本的主要贡献者。

『论文阅读』Understanding deep learning requires rethinking generalization

虽然其规模巨大，但成功的深层人工神经网络可以获得训练和测试集非常小的性能差异。传统知识认为这种小的泛化误差归功于模型的性能，或者是由于在训练的时候加入了正则化技术。通过广泛的系统实验，我们展示了这些传统方法如何不能解释，而为什么大型神经网络能在实践中推广。具体来说，实验建立了用随机梯度方法训练的图像分类的最先进的卷积网络，能容易地拟合训练数据的随机标记。这种现象在质量上不受显式正则化的影响，即使我们用完全非结构化的随机噪声替换真实图像，也会发生这种现象。我们用理论结构证实了这些实验结果，表明简单的深度两个神经网络一旦参数数量超过了实际数据点的数量，就已经具有完美的有限样本表达能力。论文通过与传统模型的比较来解释我们的实验结果。

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转换Cifar10数据集

本文介绍如何将CIFAR-10数据集转换为图片形式并分类存储，方便进行后续的深度学习模型训练。首先介绍了CIFAR-10数据集的基本概念和结构，然后给出了将CIFAR-10数据集转换为图片形式的代码实现。通过这个转换程序，可以方便地处理CIFAR-10数据集，为后续的深度学习模型训练提供了便利。

CIFAR10数据集实战-数据读取部分（下）

这里设置了batch_size=32，对于一般硬件配置来说32是个较合理的数值，若硬件性能够强可设更高。

PyTorch入门：（四）torchvision中数据集的使用

在 Torchvision 中有很多经典数据集可以下载使用，在官方文档中可以看到具体有哪些数据集可以使用：

caffe︱cifar-10数据集quick模型的官方案例

准备拿几个caffe官方案例用来练习，就看到了caffe中的官方案例有cifar-10数据集。于是练习了一下，在CPU情况下构建quick模型。主要参考博客：liumaolincycle的博客

转换Cifar10数据集

Cifar10数据集不讲了吧，入门必备，下载地址: https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html 官方提供三种形式的下载:

CIFAR10数据集实战-数据读取部分（上）

登录http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html网站，可以自行下载数据集。

caffe详解之数据层

数字手写体识别数据集，常用来作为Deep Learning入门的基础数据集。它有60000个训练样本集和10000个测试样本集，每个样本图像的宽高为28×28。此数据集是以二进制存储的，不能直接以图像格式查看，不过很容易找到将其转换成图像格式的工具。数据集大小：~12MB 下载地址：http://yann.lecun.com/exdb/mnist/index.html

【数据】深度学习从“数据集”开始

数据集链接：http://yann.lecun.com/exdb/mnist/，发布于1998年。

PyTorch基础——使用pytorch加载cifar10数据集

使用torchvision.datasets模块可以加载cifar10数据集，涉及函数为torchvision.datasets.CIFAR10(root, train, download) root: cifar10数据集存放目录 train: True，表示加载训练数据集，False，表示加载验证数据集 download: True，表示cifar10数据集在root指定的文件夹不存在时，会自动下载，False，表示不管root指定文件夹是否存在cifar10数据集，都不会自动下载cifar10数据集【sample】

PyTorch 60分钟入门系列之训练分类器

前面的教程中我们已经学习了如何定义神经网络，计算损失并更新网络的权重。接下来，我们完整的训练一个神经网络模型，并测试其性能。

强化学习的自然环境基准

虽然当前的基准强化学习（RL）任务对于推动这一领域的进展大有裨益，但在许多方面还不能很好地替代真实数据的学习。在低复杂度的仿真环境中测试日益复杂的RL算法，获得的RL策略难以推广。

AIGC独角兽官宣联手，支持千亿大模型的云实例发布，“云计算春晚”比世界杯还热闹

现在AI最火的方向是什么？那必须是AIGC（AI Generated Content，利用人工智能技术来生成内容）。

新入坑的SageMaker Studio Lab和Colab、Kaggle相比，性能如何？

一周前，亚马逊启动了 SageMaker Studio 的免费简化版 SageMaker Studio Lab，提供了一个时限为12小时的 CPU 实例和一个时限为 4 小时的 GPU 实例。SageMaker Studio Lab 成为继 Google Colab、Kaggle 和 Paperspace 之后的又一个免费深度学习计算空间。

博客 | AI 从业者都应该知道的实验数据集

少了数据，我们的机器学习和深度学习模型什么也干不了。这么说吧，那些创建了数据集、让我们可以训练模型的人，都是我们的英雄，虽然这些人常常并没有得到足够的感谢。让人庆幸的是，那批最有价值的数据集后来成了「学术基准线」——被研究人员广泛引用，尤其在算法变化的对比上；不少名字则成为圈内外都耳熟能详的名称，如 MNIST、CIFAR 10 以及 Imagenet 等。

干货 | AI 从业者都应该知道的实验数据集

AI 科技评论按：数据集对于深度学习模型的重要性不言而喻，然而根据性质、类型、领域的不同，数据集往往散落在不同的资源平台里，急需人们做出整理。 fast.ai 近期将这些重要的数据集汇总到了一篇文章里，雷锋网 AI 科技评论把文章编译如下。

Caffe for windows 训练minst和cifar-10

本文介绍了如何使用Caffe在Windows平台上进行深度学习，包括MNIST和CIFAR-10数据集的训练和测试。首先介绍了如何安装配置Caffe，然后讲解了如何使用Caffe中的mnist和cifar10训练和测试网络模型。最后，介绍了一种使用Caffe进行CIFAR-10训练的新的训练方法。

【小白学习PyTorch教程】六、基于CIFAR-10 数据集，使用PyTorch 从头开始构建图像分类模型

图像识别本质上是一种计算机视觉技术，它赋予计算机“眼睛”，让计算机通过图像和视频“看”和理解世界。

黑掉神经网络，腾讯朱雀实验室首亮相：操纵神经元构造AI后门

8 月 19 日，在国内著名信息安全会议，第 19 届 XCon 安全焦点信息安全技术峰会上，腾讯朱雀实验室首度亮相公众视野。

深度学习使用 Keras ，仅 20 行代码完成两个模型训练和应用

使用 keras 搭建模型时让人们感受到的简洁性与设计者的用心非常直观的能够在过程中留下深刻的印象，这个模块帮可以让呈现出来的代码极为人性化且一目了然。

不再使用人眼评估，你训练的GAN还OK吗？

生成对抗网络（GAN）[19] 是由一对存在竞争关系的神经网络——生成器和判别器——组成的深度神经网络架构。通过交替优化两个目标函数训练该模型，这样可以让生成器 G 学会产生与真实图像类似的样本，还能让判别器 D 学会更好地甄别真假数据。这种范式潜力巨大，因为它可以学会生成任何数据分布。这种模型已经在一些计算机视觉问题上取得了一定成果，例如文本到图像的转换 [56] 和图像到图像的转换 [24,59]、超分辨率 [31] 以及逼真的自然图像生成 [25]。

初识Cifar10

CIFAR-10 是由 Hinton 的学生 Alex Krizhevsky 和 Ilya Sutskever 整理的一个用于识别普适物体的小型数据集。一共包含 10 个类别的 RGB 彩色图片：飞机（ airplane ）、汽车（ automobile ）、鸟类（ bird ）、猫（ cat ）、鹿（ deer ）、狗（ dog ）、蛙类（ frog ）、马（ horse ）、船（ ship ）和卡车（ truck ）。图片的尺寸为 32×32 ，数据集中一共有 50000 张训练图片和 10000 张测试图片。CIFAR-10 的图片样例如图所示。

keras中的数据集

数据在深度学习中的重要性怎么说都不为过，无论是训练模型，还是性能调优，都离不开大量的数据。有人曾经断言中美在人工智能领域的竞赛，中国将胜出，其依据就是中国拥有更多的数据。像Google、amazon、腾讯、阿里巴巴之类的巨头，其产品属性天然拥有大量的数据，那对于个人和小型创业公司，数据从哪儿来呢？

亚马逊正在重塑 MLOps

众所周知，在三大云提供商中 AWS 拥有最丰富的机器学习能力组合。随着 Sagemaker Studio 于 2020 年初公开发布，他们创建了一个全集成的 ML 开发环境——这是业界首创。

TensorFlow学习笔记--CIFAR-10 图像识别

是用于普通物体识别的小型数据集，一共包含 10个类别的 RGB彩色图片（包含：（飞机、汽车、鸟类、猫、鹿、狗、蛙、马、船、卡车）。图片大小均为 3232像素*，数据集中一共有 50000 张训练图片和 1000 张测试图片。部分代码来自于tensorflow官方，以下表格列出了所需的官方代码。

cifar10数据集的读取Python/Tensorflow

以github上yscbm的代码为例进行讲解，代码链接：https://github.com/yscbm/tensorflow/blob/master/common/extract_cifar10.py 首先导入必要的模块



 import gzip

 import numpy as np

 import os

 import tensorflow as tf

我们定义一些变量，因为针对的是cifar10数据集，所以变量的值都是固定的，为什么定义这些变量呢，因为变量的名字可以很直观的告诉我们这个数字的代表什么，试想如果代码里面全是些数字，我们会不会看糊涂了呢，我们知道cifar10数据集下载下来你会发现有data_batch_1.bin,data_batch_2.bin….data_batch_5.bin五个作为训练，test_batch.bin作为测试，每一个文件都是10000张图片，因此50000张用于训练，10000张用于测试



 LABEL_SIZE = 1

 IMAGE_SIZE = 32

 NUM_CHANNELS = 3

 PIXEL_DEPTH = 255

 NUM_CLASSES = 10
03

`TensorFlow报错ValueError: Cannot feed value of shape (32, 32, 3) for Tensor 'x:0', which has shape '(?`

通过报错信息，我们可以分析出feed_dict的值与定义的输入数据张量x格式不匹配，feed_dict的维度3维的，shape是(32，32，3)，而x的维度是4维的，shape是(None，32，32，3)。所以，导致出现了维度不匹配的问题。

02

`图神经网络的新基准`

编者注：本文解读论文与我们曾发文章《Bengio 团队力作：GNN 对比基准横空出世，图神经网络的「ImageNet」来了》所解读论文，为同一篇，不同作者，不同视角。一同参考。

01

`我用 PyTorch 复现了 LeNet-5 神经网络（CIFAR10 数据集篇）！`

我用 PyTorch 复现了 LeNet-5 神经网络（MNIST 手写数据集篇）！

02

`深度学习库Keras快速入门`

Keras是一个强大的、易于使用的深度学习库，无缝对接Theano 和 TensorFlow，同时提供高层神经网络API，来建立和评估深度学习模型。

02

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