和 Estimators： Datasets：创建一个输入管道（input pipelines）来为你的模型读取数据，在这个 pipelines 中你可以做一些数据预处理，尽量都使用 TensorFlow...本篇博文就是试图将这两个高层 API 结合起来，使用 TensorFlow 的数据格式 TFRecords 来实现一个在 CIFAR-10 数据集上的 CNN 模型。...--logdir=/your/model/dir）来在 TensorBoard 中查看训练信息，默认只有 SCALARS 和 GRAPHS 面板是有效的，你也可以自己使用 tf.summary 来手动添加...GRAPHS 面板 Summary 总的来说，使用 Datasets 和 Estimators 来训练模型大致就是这么几个步骤： 定义输入函数，在函数中对你的数据集做一些必要的预处理，返回 features...Ｎotes 关于 num_epochs 如果你设置 num_epochs 为比如说 30，然而你在训练的时候看到类似如下的控制台输出： INFO:tensorflow:global_step/sec:
教程并没有使用MNIST数据集，而是使用了真实的图片文件，并且教程代码包含了模型的保存、加载等功能，因此希望在日常项目中使用Tensorflow的朋友可以参考这篇教程。...教程完整版 1、概述 ---- 代码利用卷积网络完成一个图像分类的功能 训练完成后，模型保存在model文件中，可直接使用模型进行线上分类 同一个代码包括了训练和测试阶段，通过修改train参数为True...2、数据准备 ---- 教程的图片从Cifar数据集中获取，download_cifar.py从Keras自带的Cifar数据集中获取了部分Cifar数据集，并将其转换为jpg图片。...# 从文件夹读取图片和标签到numpy数组中 # 标签信息在文件名中，例如1_40.jpg表示该图片的标签为1 def read_data(data_dir): datas = [] labels...Label，Dropout率也要放在placeholder中，因为在训练阶段和测试阶段需要设置不同的Dropout率。
在训练神经网络时需要每次提供一个批量的训练样本，如果每次迭代选取的数据要通过常量表示，那么 TensorFlow 的计算图会非常大。...在 Ahmet Taspinar 的博客中，他用的是 MNIST 和 CIFAR-10 数据集。..., train_labels_cifar10.shape) print('测试集维度', test_dataset_cifar10.shape, test_labels_cifar10.shape) 在试验中...= train_labels[offset:(offset + batch_size), :] #在每一次批量中，获取当前的训练数据，并传入feed_dict以馈送到占位符中...上面已经为大家介绍了卷积神经网络，我们从 TensorFlow 的安装与基础概念、简单的全连接神经网络、数据的下载与导入、在 MNIST 上训练全连接神经网络、在 CIFAR-10 上训练经过修正的 LeNet
cifar10.py 建立CIFAR-10的模型。 cifar10_train.py 在CPU或GPU上训练CIFAR-10的模型。...cifar10_multi_gpu_train.py 在多GPU上训练CIFAR-10的模型。 cifar10_eval.py 评估CIFAR-10模型的预测性能。...代码分析 由于TensorFlow 1.0有些版本改动，导致新版本和以前代码不兼容，具体bug解决方法见：TensorFlow CIFAR-10训练例子报错解决 下面是其官方的训练效果。...10万步的准确率为86%左右，所以其实并不用训练到100k。....py 这一部分是训练CNN模型的代码，inference()函数主要是定义CNN结构，在MINIST中已经详细解释过，参考tensorFlow搭建CNN-mnist上手： def inference(
# 在cpu 缓存上创建一个名为name，大小为shape的变量。...with tf.device('/cpu:0'): #指定模型运行的设备，tensorflow不区分CPU的设备号，设置为0即可，GPU区分设备号\gpu:0和\gpu:1表示两张不同的显卡。...= tf.cast(labels, tf.float16) return images, labels distorted_inputs ( ) 和inputs( ) 在cifar10_input.py...apply_gradient_op = opt.apply_gradients(grads, global_step=global_step) # 为可训练的变量添加直方图 for var...参考资料： TensorFlow 中 tf.app.flags.FLAGS 的用法介绍：https://blog.csdn.net/lyc_yongcai/article/details/73456960
本文使用TensorFlow NN模块构建CNN模型，并在CIFAR-10数据集上进行训练和测试。...4.训练CNN模型 在构建好CNN模型之后，下一步就是使用之前处理的训练数据进行模型训练，代码如下所示。...每个数据块都包含训练数据的子集，这些数据块使用get_patch函数返回，该函数接收的参数为输入数据、标签以及返回的百分数，函数根据百分数划分子集。...data[shuffled_labels[:num_elements], :, :, :], shuffled_labels[:num_elements] 5.保存训练好的CNN模型 在训练好...值得一提的是，目标是仅返回输入样本的网络预测结果，这也是TF会话运行只返回预测的原因。此外，与训练CNN时会话将尽可能降低代价不同的是，在测试中并不想将成本降到最低，而是关注于预测精度。
这里的tf.nn.conv2d是TensorFlow中的2维卷积函数，参数中x是输入，W是卷积的参数，比如[5,5,1,32]：前面两个数字代表卷积核的尺寸；第三个数字代表有多少个channel。...tf.nn.max_pool是TensorFlow中的最大池化函数，我们这里使用2×2的最大池化，即将一个2×2的像素块降为1×1的像素。...TensorFlow实现进阶的卷积网络 本节使用的数据集是CIFAR-10，这是一个经典的数据集，包含60000张32×32的彩色图像，其中训练集50000张，测试集10000张。...和time，并载入TensorFlow Models中自动下载、读取CIFAR-10数据的类。...在每一个step的训练过程中，我们需要先使用session的run方法执行images_train、labels_train的计算，获得一个batch的训练数据，再将这个batch的数据传入train_op
3.子类(Subclassing) API 补充知识：keras pytorch 构建模型对比 使用CIFAR10数据集，用三种框架构建Residual_Network作为例子，比较框架间的异同。...tensorflow相应的api为softmax_cross_entropy 他们的api都仅限于multi-class classification 3*: 其实上面提到的api都属于categorical...pytorch对应的api为BCEloss(仅限于 binary classification), tensorflow 对应的api为 log_loss。...pytorch对应的api为BCEWithLogitsLoss, tensorflow对应的api为sigmoid_cross_entropy """ # pytorch criterion =...same和valid两种选项（valid即padding=0） 3、keras的Flatten操作可以视作pytorch中的view 4、keras的dimension一般顺序是（H, W, C) (tensorflow
张32*32的彩色图像，其中训练集50000张，测试集10000张 # 一共标注为10类，每一类图片6000张。...类下载数据集，并解压，展开到其默认位置 cifar10.maybe_download_and_extract() # 使用cifar10_input类中的distorted_inputs函数产生训练需要使用的数据...，所以数据尺寸中的第一个值即样本条数需要被预先设定，而不能像以前那样设置为None # 而数据尺寸中的图片尺寸为24*24即是剪裁后的大小，颜色通道数则设为3 # 这里写batch_size而不是None....minimize(loss)#在训练过程中不断调整w和b # 使用 tf.nn.in_top_k()函数求输出结果中 top k的准确率，默认使用top 1，也就是输出分数最高的那一类的准确率 top_k_op...，函数内部会产生线程池， # 在需要使用时会通过TensorFlow queue进行调度 # 启动图片数据增强的线程队列，这里一共使用了16个线程来进行加速，如果不启动线程，那么后续inference以及训练的操作都是无法开始的
1.踩过的坑(tensorflow) 上一章CNN中各个算法都是纯手工实现的，可能存在一些难以发现的问题，这也是准确率不高的一个原因，这章主要利用tensorflow框架来实现卷积神经网络，数据源还是...cifar（具体下载见上一章） 在利用tensorflow框架实现CNN时，需要注意以下几点： 1.输入数据定义时，x只是起到占位符的作用（看不到真实值，只是为了能够运行代码，获取相应的tensor节点...； 18 相比mnist数字图片识别准确度低，原因有： 19 mnist训练图片是灰度图片，纹理简单，数字的可变性小，而cifar是彩色图片，纹理复杂，动物可变性大； 20 ''' 21 try...，说明测试准确率已经趋于一个稳定值，再增加训练次数，测试准确率提高的可能性不大。...如果想要继续提高测试准确率，就只能增加训练样本。 不要让懒惰占据你的大脑，不要让妥协拖垮了你的人生。青春就是一张票，能不能赶上时代的快车，你的步伐就掌握在你的脚下。
在这里，指定了 batch size 为 100,也就是 mini-batch 单批次图片的数量为 100....但我没有完全参照 VGG-16，因为我的 GPU 是 GTX1080i,当时在 Tensorflow 上实验时爆出了内存不够的问题，所以我在 VGG-16 的基础上减少了卷积核的数量。...PyTorch 中可以通过继承 nn.Module 来自定义神经网络，在 init() 中设定结构，在 forward() 中设定前向传播的流程。...所以我们可以根据实际情况在必要的时刻保存训练进度和状态。...测试 训练神经网络的目的是为了做预测，但为了检验这个模型的能力，所以在训练完成后需要进行测试。 测试图片和训练图片不在同一堆数据当中。 ? 测试时，模型的参数固定，并不需要计算梯度。
Dropout：用于随机地在全连接层中失活一些神经元。这样做可以减少过拟合现象，提高模型的泛化能力。Softmax激活函数：用于将网络的输出转化为概率分布。...，为图像识别和分类问题的解决提供了重要的思路。...本例将展示如何使用PyTorch框架实现一个简单的图像分类器，使用AlexNet作为模型，并使用CIFAR-10数据集进行训练和测试。准备数据集首先，我们需要下载并准备CIFAR-10数据集。...首先，我们准备了CIFAR-10数据集，并进行了预处理。然后，我们构建了一个简单的AlexNet模型，并使用训练集进行训练。最后，我们用测试集评估了模型在未见过的图像上的准确率。...较高的训练时间和能耗：由于AlexNet的模型尺寸较大，导致训练时间较长，特别是在没有GPU加速的情况下。此外，较大的模型尺寸也会导致较高的能耗。
的数据集的下载地址：http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html 用二进制tfcords的数据集训练，下载第三个，下载的数据文件集是这样的 上面下载的文件中，...data_batch_(num).bin是训练集，一共有5个训练集；test_batch.bin为测试集 在数据集输读入的时候，也将会根据文件名来获取这些数据，后面代码中将会体现到 二：VGG模型...VGGNet在AlexNet的基础上探索了卷积神经网络的深度与性能之间的关系，通过反复堆叠3*3的小型卷积核和2*2的最大池化层，VGGNet构筑的16~19层卷积神经网络模型取得了很好的识别性能，同时...（这部分是VGG区别与其他模型的一个核心部分，在代码中也是主要根据这部分来构建模型的） 这里对cifar10的数据集进行训练，采用D，16层的一个模型（13个由卷积+池化和3个全连接层组成），直接对照上面部分...三个FC全连接层，其中在第三个全连接层部分，输出的节点（nodes）=n_classes，也就是分类有多少个类型，这里的训练集是cifar10.所以后面给出的n_classes=10.
[labels[i]]) i=i+1 pylab.show() 二、训练 在Tensorflow 官网教程里，有一个CIFAR-10训练程序的例子。...官网 代码下载地址：https://github.com/tensorflow/models 代码位置models/tutorials/image/cifar10/ 2.1运行训练代码 >python...，我的主机Mac air2018 i7 2核，快赶上Tesla K20m的训练速度了。...python cifar10_eval.py 设置训练step1000步，准确率在60%。...2019-02-20 15:59:41.109588: precision @ 1 = 0.606 通过实验，训练在100k时，准确率为86%。
前面有几篇博文讲了使用 TensorFlow 实现线性回归和逻辑斯蒂回归，这次来说下多层感知器（Multi-Layer Perceptron）的 TensorFlow 实现。...本篇博文的代码及结果图片等可以在这里下载，里面包含TensorFlow的实现和sklearn的实现，以及各自的结果图片。...目前在此数据集上做的实验在没有数据增加的情况下最低的错误率是 18%，数据增加的情况下最低的错误率是 11%，都是采用的卷积神经网络（CNN）的结构。 数据集中的图像和分类大致是这样的： ?...，一直在 10% 左右，但是损失却降得很厉害，此处还未彻底搞清楚。...本片博文只是为了说明如何使用 TensorFlow 实现MLP，本次做的实验并不一定是最优的实验结果。 这篇博文 同样使用CIFAR10数据集但是使用CNN模型，可以和本文做个对比。 END
googlenet在pytorch里面已经有实现了，同时pytorch还提供了一个使用imagenet 1000分类训练过的权重。...加载预训练模型 我们这里使用[2] 提供的googlenet实现，[2]中同时提供了加载imagenet预训练权重的函数，我们进行执行对应的代码加载即可，代码如下： import warnings from...另外对于InceptionAux模块以及对应的aux head，在进行finetuing的时候需要进行重新训练（pytorch提供的预训练权重未包含auxhead的权重，我们这里的实现里面，并没有finetuning...我们的finetuning这里主要就是要修改更新fc这一层的权重（这里称为分类层或者分类head）。 值得注意的是，我们可以在使用自己的数据集重新训练的过程中，不更新特征抽取层权重。...我们这里实现的是 更新特征抽取层的 finetuning（pytorch中， 要禁止某层的权重参数更新只需要将对应属性置为false即可： param.requires_grad = False） 加载
定义模型架构 在PyTorch中，通过能扩展Module类的定制类来定义模型。模型的所有组件可以在torch.nn包中找到。因此，我们只需导入这个包就可以了。...这里我们会搭建一个简单的CNN模型，用以分类来自CIFAR 10数据集的RGB图像。该数据集包含了50000张训练图像和10000张测试图像，所有图像大小为32 X 32。 ...数据增强能帮助模型正确地分类图像，不用考虑图像的展示角度。 接着，我们用 CIFAR10 类加载训练集，最终我们为训练集创建一个加载程序，指定批次大小为32张图像。...执行推断过程的步骤如下： 定义和初始化你在训练阶段构造的同一模型将保存的检查点加载到模型中从文件系统中选择一张图像让图像通过模型，检索最高预测值将预测的类数目转换为类名 我们用具有预训练的 ImageNet...代码的所有其它部分维持一致，只有一点不同——如果我们以使用CIFAR10训练的模型进行预测，那么在转换中，要将transforms.CenterCrop(224)改变为transforms.Resize
我们将运用在前面几节中学到的知识来参加Kaggle竞赛，该竞赛解决了CIFAR-10图像分类问题。...他提出的深度残差网络在2015年可以说是洗刷了图像方面的各大比赛，以绝对优势取得了多个比赛的冠军。而且它在保证网络精度的前提下，将网络的深度达到了152层，后来又进一步加到1000的深度。...Image Name class ResidualBlock(nn.Module): # 我们定义网络时一般是继承的torch.nn.Module创建新的子类 def __init__(self...__init__() #torch.nn.Sequential是一个Sequential容器，模块将按照构造函数中传递的顺序添加到模块中。...) #优化方式为mini-batch momentum-SGD，并采用L2正则化（权重衰减） # 训练 if __name__ == "__main__": print("Start Training
神经网络的运算过程，就是数据从一层流动到下一层，在 Caffe 的每一个中间 layer 参数中，都有 bottom 和 top，这就是一个分析和处理的过程。...实际上就是定义好了一些操作，你可以将它看做是 Caffe 中的 prototxt 的定义过程。 （2）运行会话，执行图中的运算，可以看作是 Caffe 中的训练过程。...02TensorFlow 训练 咱们这是实战速成，没有这么多时间去把所有事情细节都说清楚，而是抓住主要脉络。有了 TensorFlow 这个工具后，我们接下来的任务就是开始训练模型。...到此，数据接口就定义完毕了，接下来在训练代码中看如何使用迭代器进行数据读取就可以了。 关于更多 TensorFlow 的数据读取方法，请移步知乎专栏和公众号。...04总结 本篇内容讲解了一个最简单的分类例子，相比大部分已封装好的 mnist 或 cifar 为例的代码来说更实用。
参考文献Tensorflow 机器学习实战指南[1] > 利用 Tensorflow 读取二进制 CIFAR-10 数据集[2] > Tensorflow 官方文档[3] > tf.transpose...局部响应归一化[12] 源代码 使用 Tensorflow 在 CIFAR-10 二进制数据集上构建 CNN[13] 少说废话多写代码 下载 CIFAR-10 数据集 # More Advanced...CIFAR-10 images # and build a CNN model with dropout and regularization # 在这个例子中，我们会下载CIFAR-10图像数据集并且利用...在原有图像上进行卷积 conv1 = tf.nn.conv2d(input_images, conv1_kernel, [1, 1, 1, 1], padding='SAME')...cross_entropy = tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(logits=logits, labels=targets)
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