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Dataset之CIFAR-10:CIFAR-10数据集的简介、下载、使用方法之详细攻略

Dataset之CIFAR-10:CIFAR-10数据集的简介、下载、使用方法之详细攻略 目录 CIFAR-10的简介 1、与MNIST 数据集中目比, CIFAR-10 真高以下不同点 2、TensorFlow...官方示例的CIFAR-10 代码文件 3、CIFAR-10 数据集的数据文件名及用途 4、基于CIFAR-10数据集最新算法预测准确率对比 CIFAR-10的下载 1、下载CIFAR-10 数据集的全部数据...CIFAR-10使用方法 1、使用TF读取CIFAR-10 数据 ---- CIFAR-10的简介 官网链接:The CIFAR-10 dataset CIFAR-10是一个更接近普适物体的彩色图像数据集...2、TensorFlow 官方示例的CIFAR-10 代码文件 3、CIFAR-10 数据集的数据文件名及用途 在CIFAR-10 数据集中,文件data_batch_1.bin、data_batch...一个文件就是一张图片,因此用的reader 是tf.WholeFileReader()。CIFAR-10 数据是以固定字节存在文件中的,一个文件中含再多个样本,因此不能使用tf.

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Pytorch 基于ResNet-18的物体分类(使用CIFAR-10数据集)

本文内容:Pytorch 基于ResNet-18的物体分类(使用CIFAR-10数据集) 更多内容请见 Pytorch 基于VGG-16的服饰识别(使用Fashion-MNIST数据集) Pytorch...基于NiN的服饰识别(使用Fashion-MNIST数据集) Pytorch 基于ResNet-18的服饰识别(使用Fashion-MNIST数据集) ---- 本文目录 介绍 1.导入相关库 2.定义...ResNet-18 网络结构 3.下载并配置数据集和加载器 4.定义训练函数 5.训练模型(或加载模型) 6.可视化展示 7.预测图 ---- 介绍 使用到的库: Pytorch matplotlib...数据集: CIFAR-10 是一个更接近普适物体的彩色图像数据集。...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。

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    使用 Tensorflow 在 CIFAR-10 二进制数据集上构建 CNN

    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...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 CNN Model: CIFAR-10...# 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dropout和标准化创建一个...这和此数据集存储图片信息的格式相关。 # CIFAR-10数据集中 """第一个字节是第一个图像的标签,它是一个0-9范围内的数字。...Tensorflow在CIFAR-10二进制数据集上构建CNN: https://github.com/Asurada2015/TF_Cookbook/blob/master/08_Convolutional_Neural_Networks

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    猫头虎分享:Python库 Pytorch 中 CIFAR-10 数据集简介、下载方法(自动)、基本使用教程

    猫头虎分享:Python库 Pytorch 中 CIFAR-10 数据集简介、下载方法(自动)、基本使用教程 摘要 大家好!...今天是 猫头虎 和大家一起探索 深度学习领域的经典入门数据集——CIFAR-10 的一天!✨许多粉丝最近私信问我:“如何高效地在 Pytorch 中下载并使用 CIFAR-10?”。...其实,CIFAR-10 是一个绝佳的练手数据集,尤其在图像分类任务中用途广泛。 今天我就用我在项目开发中踩过的坑和经验,手把手教你如何通过 Pytorch 快速下载、加载和使用这个经典数据集。...步骤 1:安装必要的库 确保安装了以下 Python 库: pip install torch torchvision ️ 步骤 2:加载数据集 以下代码会自动下载 CIFAR-10,并将其存储在指定路径中...解决方法: 确保 Normalize 的均值和标准差是正确的。 在数据预处理前使用 .show() 验证图片格式。

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    PyTorch入门:(四)torchvision中数据集的使用

    【小土堆】时记录的 Jupyter 笔记,部分截图来自视频中的课件。...dataset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: image-20220329083929346.png 下面以CIFAR10...数据集为例,演示下载使用的流程,在官方文档中可以看到,下载CIFAR10数据集需要的参数: image-20220329084051638.png root表示下载路径 train表示下载数据为数据集还是训练集...img, target = train_set[i] writer.add_image("test_set", img, i) writer.close() 在tensorboard输出后,在终端中输入命令启动...tensorboard,然后可以查看图片: image-20220329090029786.png dataloader的使用 主要参数: image-20220329090711388.png

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    深度学习模型在图像识别中的应用:CIFAR-10数据集实践与准确率分析

    文章目录 CIFAR-10数据集简介 数据准备 数据预处理 构建深度学习模型 模型训练与评估 准确率分析 结论 欢迎来到AIGC人工智能专栏~深度学习模型在图像识别中的应用:CIFAR-10数据集实践与准确率分析...CIFAR-10数据集简介 CIFAR-10数据集是一个包含60,000张32x32像素彩色图像的数据集,这些图像属于10个不同的类别。每个类别包含6,000张图像。...CIFAR-10数据集分为5个批处理文件,每个文件包含一部分图像和相应的标签。我们将使用Python的pickle库来加载数据。...最后,我们评估模型的性能并输出测试准确率。 准确率分析 深度学习模型的性能通常通过准确率来评估。在本例中,我们训练了一个简单的CNN模型,并在CIFAR-10测试数据集上进行了评估。...结论 深度学习模型在图像识别任务中的应用正在不断取得突破。本文介绍了如何使用CIFAR-10数据集构建和训练一个简单的CNN模型,以及如何评估模型的性能。

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    深度学习模型在图像识别中的应用:CIFAR-10数据集实践与准确率分析

    其中,CIFAR-10数据集是一个广泛使用的基准数据集,包含了10个不同类别的彩色图像。本文将介绍如何使用深度学习模型构建一个图像识别系统,并以CIFAR-10数据集为例进行实践和分析。...在使用 urllib.request 下载数据集时,有时会遇到证书验证的问题。通过这行代码可以忽略证书验证,确保数据集能够顺利下载。...提供的 cifar10.load_data() 方法从官方网站上下载 CIFAR-10 数据集,并将训练集和测试集分别保存到 (x_train, y_train) 和 (x_test, y_test)...第一个全连接层包含64个神经元,并使用ReLU激活函数。 输出层包含10个神经元,对应CIFAR-10数据集中的类别。...传入训练集图像数据和对应标签,指定迭代次数为10,并提供验证集用于验证训练过程中的性能。

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    mysql中if函数的正确使用姿势

    ——为了今天要写的内容,运行了将近7个小时的程序,在数据库中存储了1千万条数据。—— 今天要说的是mysql数据库的IF()函数的一个实例。...遇到这样的问题,我们一般的思路就是用type分组,分别查询系统通知和投诉建议的总条数,然后用两个子查询来统计成功条数和失败条数。...mf.status = 1 AND m.type = mf.type) failtotal FROM message m GROUP BY m.type 我们看看运行时间,统计1千万条数据大概需要...那么有没有更简单,更快的统计方式呢,当然是有的,就是我们今天主要讲的if()函数。...基本语法 IF(expr1,expr2,expr3),如果expr1的值为true,则返回expr2的值,如果expr1的值为false,则返回expr3的值。就是一个简单的三目表达式。

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    如何正确使用go中的Context

    今天跟大家聊聊context的设计机制及如何正确使用。 01 为什么要引入Context context.Context是Go中定义的一个接口类型,从1.7版本中开始引入。...如下图: Context的目的就是为了在关联的协程间传递信号和共享数据的,而每个协程又只能管理自己的子节点,而不能管理父节点。所以,在整个处理过程中,Context自然就衍生成了树形结构。...例如像trace_id之类的,用于维护作用,就适合用在Context中传递。 4.1 什么是请求范围(request-scoped)内的数据 这个没有一个明显的划定标准。...4.2 使用Context.Value的缺点 使用Context.Value会对降低函数的可读性和表达性。...要想正确的在项目中使用context,理解其背后的工作机制以及设计意图是非常重要的。

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    Protobuf在Cmake中的正确使用

    Protobuf是google开发的一个序列化和反序列化的协议库,我们可以自己设计传递数据的格式,通过.proto文件定义我们的要传递的数据格式。...在之前的博文中已经简单介绍了onnx,其中onnx.proto就代表了onnx模型的基本数据结构。...mediapipe中使用了大量的ProtoBuf技术来表示图结构,而且mediapipe原生并不是采用cmake来构建项目,而是使用google自家研发的bazel,这个项目构建系统我就不评价了,而现在我需要使用...CLion中Cmake来编译proto生成的.pb.cc和.pb.h不在原始目录,而是集中在cmake-build-debug(release)中,我们额外需要将其中生成的.pb.cc和.pb.h文件移动到原始地址...正确修改cmake 对于这种情况,比较合适的做法是直接使用命令进行生成。

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    react中key的正确使用方式

    为了弄明白,本文将从三个方面来分析"key": 1.为什么要使用key 2.使用index做key存在的问题 3.正确的选择key 1.为什么要使用key react官方文档是这样描述key的: Keys...因此你应当给数组中的每一个元素赋予一个确定的标识。...react只diff到了p标签内值的变化,而input框中的值并未发生改变,因此不会重新渲染,只更新的p标签的值。 当使用唯一id作为key后: ?...3.正确的选择key 3.1 纯展示 如果组件单纯的用于展示,不会发生其他变更,那么使用index或者其他任何不相同的值作为key是没有任何问题的,因为不会发生diff,就不会用到key。...因为当数据变更后,相同的数据的key也有可能会发生变化,从而重新渲染,引起不必要的性能浪费。 如果数据源不满足我们这样的需求,我们可以在渲染之前为数据源手动添加唯一id,而不是在渲染时添加。

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    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。...除了自行搜集数据,还有一条捷径就是获得公开的数据集,这些数据集往往是研究机构或大公司出于研究的目的而创建的,提供免费下载,可以很好的弥补个人开发者和小型创业公司数据不足的问题。...不过由于这些数据集由不同的组织创建,其格式也各不相同,往往需要针对不同的数据集编写解析代码。 keras作为一个高层次的深度学习框架,提供了友好的用户接口,其内置了一些公共数据集的支持。...通过这些数据集接口,开发者不需要考虑数据集格式上的不同,全部由keras统一处理,下面就来看看keras中集成的数据集。...出于方便起见,单词根据数据集中的总体词频进行索引,这样整数“3”就是数据中第3个最频繁的单词的编码。

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    如何正确的清理MySQL中的数据

    如何正确的清理MySQL中的数据 1. 为什么删了数据,表文件大小没有变 1.1 数据删除流程 删除记录,只会将记录标记为删除,表示该位置可以服用。 数据数据页,表示数据页可以复用。...使用 delete 删除所数据,所有的数据页会被标记为可复用,但是磁盘空间的占用没有变化。 1.2 数据空洞 删除,插入等操作会使数据页上出现空元素,也叫做数据空洞。 2....如何避免数据空洞 假设数据表A中存在大量数据空洞,解决的办法就是重建表。 2.1 重建表的流程 建立临时文件,扫描表A主键的所有数据页。 利用表A的记录生成B+树,存储到临时文件X。...生成的临时文件的过程中,所有对表A的操作记录在日志文件中。 临时文件X生成后,将日志文件应用到临时文件,得到新的临时文件 用临时文件 替换表A的数据文件。...2.2 什么是Online DDL 在复制表的同时,将对表的操作,写入日志文件,之后再将日志文件应用到复制文件上,实现复制表的时候,不阻塞其他对表的写入操作,因此称为Online DDL。

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