基于CIFAR10 dataset类创建数据集时出错_在tensorflow_dataset中下载数据集时出错: GCS不可访问_创建Cube.js API时出错-多维数据集存储失败 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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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】

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使用用测试时数据增强（TTA）提高预测结果

当使用拟合模型进行预测时，也可以应用图像数据增强技术，以允许模型对测试数据集中每幅图像的多个不同版本进行预测。对增强图像的预测可以取平均值，从而获得更好的预测性能。

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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：

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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。

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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。

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热门数据集提供【MNIST、鸢尾花、猫狗、CIFAR10、vegetables、Ox-Flowers17、pascalvoc】

简介: http://www.paddlepaddle.org/documentation/docs/zh/1.2/beginners_guide/quick_start/fit_a_line/README.cn.html

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cifar10数据集下载及图片格式解析

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（ a叩lane ）、汽车（ automobile ）、鸟类（ bird ）、猫（ cat ）、鹿（ deer ）、狗（ dog ）、蛙类（ frog ）、马（ horse ）、船（ ship ）和卡车（ truck ）。

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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
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`【前沿】NIPS2017贝叶斯生成对抗网络TensorFlow实现（附GAN资料下载）`

导读今年五月份康奈尔大学的 Andrew Gordon Wilson 和 Permutation Venture 的 Yunus Saatchi 提出了一个贝叶斯生成对抗网络（Bayesian GAN），结合贝叶斯和对抗生成网络，提出了一个实用的贝叶斯公式框架，用GAN来进行无监督学习和半监督式学习。论文《Bayesian GAN》也被2017年机器学习顶级会议 NIPS 接受，今天Andrew Gordon Wilson在Twitter上发布消息开源了这篇论文的TensorFlow实现，并且Google

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`Pytorch打怪路pytorch进行CIFAR-10分类（1）CIFAR-10数据加载和处理`

模型定义（包括损失函数的选择） --->数据处理和加载 ---> 训练（可能包含训练过程可视化） ---> 测试

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`Pytorch 最全入门介绍，Pytorch入门看这一篇就够了`

本文通过详细且实践性的方式介绍了 PyTorch 的使用，包括环境安装、基础知识、张量操作、自动求导机制、神经网络创建、数据处理、模型训练、测试以及模型的保存和加载。

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`资源 | NIPS 2017 Spotlight论文Bayesian GAN的TensorFlow实现`

选自GitHub 作者：Andrew Gordon Wilson 机器之心编译参与：路雪、刘晓坤用生成模型学习高维自然信号（比如图像、视频和音频）长期以来一直是机器学习的重要发展方向之一。来自 Uber AI Lab 的 Yunus Saatchi 等人今年五月提出了 Bayesian GAN——利用一个简单的贝叶斯公式进行端到端无监督/半监督 GAN 学习。该研究的论文已被列入 NIPS 2017 大会 Spotlight。最近，这篇论文的另一作者 Andrew Gordon Wilson 在 Gi

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`【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。

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`【1】paddle飞桨框架高层API使用讲解`

飞桨框架2.0全新推出高层API，是对飞桨API的进一步封装与升级，提供了更加简洁易用的API，进一步提升了飞桨的易学易用性，并增强飞桨的功能。

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`马毅团队新作！微调多模态大模型会「灾难性遗忘」，让性能大减`

近日，来自UC伯克利、NYU等机构研究人员发现，微调后的多模态大模型，会产生灾难性遗忘。

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`将算法进一步开发吗？手把手教你搭建基于CNN模型的Flask Web应用`

对于机器学习和人工智能研究人员而言，好多人都只是构建好模型后就没有进一步处理了，停留在一个比较粗糙的模型上面，没有将其变成一个产品，其实好多创业型人工智能公司都是设计好模型后，将其转化成产品，之后再推向市场。每一个深度学习研究者心中或多或少都想成为一名创业者，但不知道超哪个方向发展。那么，本文将从最简单的网页应用开始，一步一步带领你使用TensorFlow创建一个卷积神经网络（CNN）模型后，使用Flash RESTful API将模型变成一个网页应用产品。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。为了使模型可以远程访问，使用Python创建Flask web应用来接收上传的图像，并使用HTTP返回其分类标签。

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`【小白学习PyTorch教程】八、使用图像数据增强手段，提升CIFAR-10 数据集精确度`

上次基于CIFAR-10 数据集，使用PyTorch构建图像分类模型的精确度是60%，对于如何提升精确度，方法就是常见的transforms图像数据增强手段。

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`NVIDIA DIGITS（非常好用的一个框架）`

我也忘了在哪里看过几篇类似的文章，为了让更多朋友知道这个好工具，我今天也作为一名合格的搬运工，希望大家努力传播正能量，和大家共同进步！谢谢！ NVIDIA为了卖出更多的显卡，对深度学习的偏爱真是亮瞎了狗眼。除了CUDNN, 又出了DIGITS，真是希望小学生也能学会深度学习，然后去买他们的卡。NVIDIA DIGITS是一款web应用工具，在网页上对Caffe进行图形化操作和可视化，用于Caffe初学者来说，帮助非常大。不过有点遗憾的是，据NVIDIA官方文档称，DIGITS最佳支持系统是Ubuntu

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`NVIDIA DIGITS`

我也忘了在哪里看过几篇类似的文章，为了让更多朋友知道这个好工具，我今天也作为一名合格的搬运工，希望大家努力传播正能量，和大家共同进步！谢谢！ NVIDIA为了卖出更多的显卡，对深度学习的偏爱真是亮瞎了狗眼。除了CUDNN, 又出了DIGITS，真是希望小学生也能学会深度学习，然后去买他们的卡。NVIDIA DIGITS是一款web应用工具，在网页上对Caffe进行图形化操作和可视化，用于Caffe初学者来说，帮助非常大。不过有点遗憾的是，据NVIDIA官方文档称，DIGITS最佳支持系统是Ubuntu

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`基础入门：NVIDIA DIGITS`

NVIDIA为了卖出更多的显卡，对深度学习的偏爱真是亮瞎了狗眼。除了CUDNN, 又出了DIGITS，真是希望小学生也能学会深度学习，然后去买他们的卡。NVIDIA DIGITS是一款web应用工具，在网页上对Caffe进行图形化操作和可视化，用于Caffe初学者来说，帮助非常大。不过有点遗憾的是，据NVIDIA官方文档称，DIGITS最佳支持系统是Ubuntu 14.04，其它的系统效果如何，就不得而知了。

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`论文笔记系列--P-Darts`

进来有很多种NAS技术相继提出，主要有基于强化学习的，基于进化算法的，还有基于梯度下降的，不同算法有不同优缺点。本文的PDARTS就是基于梯度下降的，其实看名字也能知道它其实是对DARTS的改进算法。

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`论文笔记系列--P-DARTS`

进来有很多种NAS技术相继提出，主要有基于强化学习的，基于进化算法的，还有基于梯度下降的，不同算法有不同优缺点。本文的PDARTS就是基于梯度下降的，其实看名字也能知道它其实是对DARTS的改进算法。

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`Caffe学习笔记(一)：CIFRA-10在Caffe上进行训练学习`

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`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。

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`【深度学习】翻译：60分钟入门PyTorch（四）——训练一个分类器`

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

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`Hinton胶囊理论代码开源，上线即受热捧`

当前的深度学习理论是由Geoffrey Hinton大神在2007年确立起来的，但是如今他却认为，“CNN的特征提取层与次抽样层交叉存取，将相同类型的相邻特征检测器的输出汇集到一起”是大有问题的。去年9月，在多伦多接受媒体采访时，Hinton大神断然宣称要放弃反向传播，让整个人工智能从头再造。10月，人们关注已久的Hinton大神那篇Capsule论文"Dynamic Routing between Capsules"终于揭开面纱。在论文中，Capsule被Hinton大神定义为这样一组神经元

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`讲解Expected more than 1 value per channel when training, got input size torch.Siz`

当我们在训练深度学习模型时，有时会遇到这样的错误消息：Expected more than 1 value per channel when training, got input size torch.Size。这个错误通常发生在使用PyTorch训练图像分类模型时，表示模型期望每个通道（channel）的输入数据不止一个值，但实际输入的大小却是torch.Size。

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`【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

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`深度学习算法优化系列十五 | OpenVINO Int8量化前的数据集转换和精度检查工具文档`

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。

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`基于Gan的cifar10数据生成器`

上一篇介绍了关于mnist手写数字，基于GAN的生成模型，这一次我们来看看cifar10数据集的生成器，当然也是基于GAN的

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`讲解PyTorch 多分类损失函数`

在机器学习中，多分类问题是指将样本分为两个以上的类别。为了对多分类问题进行有效的训练，我们需要使用适当的损失函数来度量模型预测与真实标签之间的差异。PyTorch是一个流行的深度学习框架，提供了多种多分类损失函数的实现。本文将带您了解PyTorch中一些常用的多分类损失函数及其用法。

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`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

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`TensorFlow走过的坑之---数据读取和tf中batch的使用方法`

首先介绍数据读取问题，现在TensorFlow官方推荐的数据读取方法是使用tf.data.Dataset，具体的细节不在这里赘述，看官方文档更清楚，这里主要记录一下官方文档没有提到的坑，以示"后人"。因为是记录踩过的坑，所以行文混乱，见谅。

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`Hinton胶囊理论代码开源，上线即受热捧`

当前的深度学习理论是由GeoffreyHinton大神在2007年确立起来的，但是如今他却认为，“CNN的特征提取层与次抽样层交叉存取，将相同类型的相邻特征检测器的输出汇集到一起”是大有问题的。去年9月，在多伦多接受媒体采访时，Hinton大神断然宣称要放弃反向传播，让整个人工智能从头再造。10月，人们关注已久的Hinton大神那篇Capsule论文"Dynamic Routing between Capsules"终于揭开面纱。在论文中，Capsule被Hinton大神定义为这样一组神经元：其活动

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`TensorFlow学习笔记--自定义图像识别`

本篇文章主要讲解自己的图像数据如何在TnesorFlow上训练，主要从数据准备、训练模型、验证准确率和导出模型并对图片分类。重点如下：

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`TensorFlow走过的坑之---数据读取和tf中batch的使用方法`

首先介绍数据读取问题，现在TensorFlow官方推荐的数据读取方法是使用tf.data.Dataset，具体的细节不在这里赘述，看官方文档更清楚，这里主要记录一下官方文档没有提到的坑，以示"后人"。因为是记录踩过的坑，所以行文混乱，见谅。

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`论文笔记系列--Progressive Differentiable Architecture Search：Bridging the Depth Gap between Search and Eva`

进来有很多种NAS技术相继提出，主要有基于强化学习的，基于进化算法的，还有基于梯度下降的，不同算法有不同优缺点。本文的PDARTS就是基于梯度下降的，其实看名字也能知道它其实是对DARTS的改进算法。

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`TensorFlow可以“预装”数据集了，新功能Datasets出炉`

训练机器学习模型的时候，需要先找数据集、下载、装数据集……太麻烦了，比如MNIST这种全世界都在用的数据集，能不能来个一键装载啥的？

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`TensorFlow加载cifar10数据集`

发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/152113.html原文链接：https://javaforall.cn

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`你也能用英伟达GAN造脸了：官方实现有了，高清数据集也开源了`

如今，它终于有了自己的名字，叫StyleGAN。顾名思义，GAN的生成器，是借用风格迁移的思路重新发明的。

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`Github项目推荐 | DeepHash - 深度学习哈希开源库`

DeepHash - An Open-Source Package for Deep Learning to Hash (DeepHash)

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`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。

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`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）！

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`【TensorFlow】理解 Estimators 和 Datasets`

本文介绍了如何使用 TensorFlow Datasets 和 Estimators 在 Python 中处理图像数据。首先介绍了如何使用 TensorFlow Datasets 构建数据集，然后介绍了如何使用 Estimators 在 TensorFlow 中实现自定义模型。通过这些技术，可以快速构建出用于图像分类、物体检测等任务的模型。

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`决策树的复兴？结合神经网络，提升ImageNet分类准确率且可解释`

随着深度学习在金融、医疗等领域的不断落地，模型的可解释性成了一个非常大的痛点，因为这些领域需要的是预测准确而且可以解释其行为的模型。然而，深度神经网络缺乏可解释性也是出了名的，这就带来了一种矛盾。可解释性人工智能（XAI）试图平衡模型准确率与可解释性之间的矛盾，但 XAI 在说明决策原因时并没有直接解释模型本身。

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`keras训练浅层卷积网络并保存和加载模型实例`

这里我们使用keras定义简单的神经网络全连接层训练MNIST数据集和cifar10数据集：

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`使用Pytorch训练分类器详解（附python演练）`

【前言】：你已经了解了如何定义神经网络，计算loss值和网络里权重的更新。现在你也许会想数据怎么样？

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`R语言深度学习卷积神经网络 (CNN)对 CIFAR 图像进行分类：训练与结果评估可视化`

本文演示了训练一个简单的卷积神经网络 (CNN) 来对 CIFAR 图像进行分类。由于本教程使用 Keras Sequential API，因此创建和训练我们的模型只需几行代码。

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`TensorFlow-Slim图像分类库`

本文介绍了如何使用深度学习模型进行图像分类，并探讨了在训练和评估模型时出现的问题及解决方案。

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`讲解pytorch dataloader num_workers参数设置导致训练阻塞`

在使用PyTorch进行深度学习训练时，我们通常会使用DataLoader来加载和处理数据。其中一个重要的参数是num_workers，它定义了用于数据加载的线程数。然而，一些开发者可能会发现，在某些情况下，将num_workers设置为较高的值会导致训练阻塞。本文将分析这个问题的原因，并提供解决方法。

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