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  • CIFAR-10CIFAR-100数据集解析

    参考文献CIFAR-10CIFAR-100数据集CIFAR-10和CIFAR-100被标记为8000万个微小图像数据集的子集。CIFAR-10数据集CIFAR-10数据集由10个类的60000个32x32彩色图像组成,每个类有6000个图像。有50000个训练图像和10000个测试图像。airplaneautomobilebirdcatdeerdogfroghorseshiptruckCIFAR-10下载CIFAR-10 python版本CIFAR-10 Matlab版本CIFAR-10CIFAR-100数据集这个数据集就像CIFAR-10,除了它有100个类,每个类包含600个图像。,每类各有500个训练图像和100个测试图像。CIFAR-100中的100个类被分成20个超类。-100 python版本CIFAR-100 Matlab版本CIFAR-100二进制版本(适用于C程序)数据集布局Pythonmatlab版本python和Matlab版本的布局与CIFAR-10相同
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  • 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~krizcifar.html 官方提供三种形式的下载:?可以看出是不提供图片形式的下载的,需要进行数据转换,虽然可以直接读成ndarray,但是对于初学者可能读图更直观点自己写了个转换程序(将bytes形式的文件转换为图片并分类存储):def recover_cifar10(cifar10_dir): Save cifar 10 data(only training data) to files.Args: cifar10_dir: cifar 10 dataset path(python version).meta_data = pickle.load(fo, encoding=bytes) label_names = meta_data for x in range(1, 6): path = join(cifar10
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  • CIFAR-10 数据集介绍

    CIFAR-10和CIFAR-100是带有标签的数据集,都出自于规模更大的一个数据集,它有八千万张小图片(http:groups.csail.mit.eduvisionTinyImages)。CIFAR-10和CIFAR-100的共同主页是:http:www.cs.toronto.edu~krizcifar.htmlCIFAR-10数据集共有60000张彩色图像,这些图像是32*32,分为10下面的代码可以将CIFAR-10 数据集解析到Numpy数组import numpy as npfrom matplotlib import pyplot as pltimport os def unpickle行,列,颜色通道 排列 return swapaxesed, valid_labels dataset_folder = rE:Python36my tensorflowDataSetCIFAR-10cifar
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  • Tensorflow 读取 CIFAR-10 数据集

    参考文献Tensorflow 官方文档 > tf.transpose 函数解析 > tf.slice 函数解析 > CIFAR10CIFAR100 数据集介绍 > tf.train.shuffle_batchcifar10_url, data_file, progress) # 解压文件 tarfile.open(filepath, r:gz).extractall(data_dir) # Define CIFARreader# 定义CIFAR读取器def read_cifar_files(filename_queue, distort_images=True): reader = tf.FixedLengthRecordReader# 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。接下来的3072个字节是图像像素的值。 前1024个字节是红色通道值,下1024个绿色,最后1024个蓝色。blog.csdn.netu013555719articledetails79344063tf.slice函数解析: http:blog.csdn.netu013555719articledetails79343847CIFAR10CIFAR100
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  • 学界 | CIFAR-10+ImageNet=?CINIC-10!

    于是,本文提出一种方法,将从 CIFAR-10 中选出的图像与 ImageNet 中下采样得到的图像相结合,编译出了 CINIC-10,可以替代 CIFAR-10。CINIC-10 可以直接替代 CIFAR-10。由于 CIFAR-10 太小(太简单),而 ImageNet 又太大(太难),所以我们将 CINIC-10 编译为基准数据集。也许是出于这个原因,CIFAR-10 和 CIFAR-100(Krizhevsky,2009)已经成为许多人在现实图像背景下对神经网络进行基准测试的首选数据集。在 CIFAR-10 中,10 类里每一类都有 6,000 个样本,而 CIFAR-100 中,100 类里每一类只有 600 个样本。鸟CIFAR-10?CINIC-10?论文:CINIC-10 Is Not ImageNet or CIFAR-10 ?
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  • CIFAR10数据集实战-数据读取部分(下)

    本节课继续主要介绍CIFAR10数据集的读取cifar_train = DataLoader(cifar_train, batch_size=batchsz, )# 按照其要求,这里的参数需要有batch_size(cifar, train=True, transform=transforms.Compose(), download=True) # 直接在datasets中导入CIFAR10数据集,放在cifarCIFAR10数据集,放在cifar文件夹中 cifar_train = DataLoader(cifar_train, batch_size=batchsz, shuffle=True) # 按照其要求,这里的参数需要有batch_size, # 在该部分代码前面定义batch_size # 再使数据加载的随机化 cifar_test = datasets.CIFAR10(cifar, train=FalseCIFAR10数据集,放在cifar文件夹中 cifar_train = DataLoader(cifar_train, batch_size=batchsz, shuffle=True) # 按照其要求
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  • Cifar-10数据集解析

    cifar-10 数据集是机器学习入门第二个使用到的数据集合(第一个当然是MNIST),下面介绍一下如何解析。1. cifar-10 简介该数据集共有60000张彩色图像,图像大小是3通道的32*32,分为10个类,每类6000张图。数据解析,Python为例cifar-10 数据以字典的形式存储,key为:dict_keys(),也就是说包含四个内容: batch_label,标签,图像数据,图片对应的文件名。
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  • TensorFlow学习笔记--CIFAR-10 图像识别

    文件 用途 cifar10.py 建立CIFAR-1O预测模型 cifar10_input.py 在tensorflow中读入CIFAR-10训练图片 cifar10_input_test.py cifar10_input 的测试用例文件 cifar10_train.py 使用单个GPU或CPU训练模型 cifar10_train_multi_gpu.py 使用多个gpu训练模型 cifar10_eval.py在测试集上测试模型的性能 二、下载CIFAR-10数据在工程根目录创建 cifar10_download.py ,输入如下代码创建下载数据的程序:# 引入当前目录中已经编写好的cifar10模块import_data# 如果数据不存在,则下载cifar10.maybe_download_and_extract()执行完这段代码后,CIFAR-10数据集会下载到目录 cifar10_data 目录下。_eval.py --data_dir cifar10_data --eval_dir cifar10_eval --checkpoint_dir cifar10_train–data_dir cifar10
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  • Caffe for windows 训练minst和cifar-10

    然后试试cifar-10!然后cmd进入bin文件夹,执行convert_cifar_data.exe后,在output文件夹下有cifar_train_leveldb和cifar_test_leveldb两个文件夹。第四步:训练cifar网络 在…examplescifar10文件夹里已经有网络的配置文件,我们只需要将cifar_train_leveldb和cifar_test_leveldb两个文件夹还有mean.binaryproto文件拷到cifar0文件夹下。修改cifar10_quick_train.prototxt中的source: “cifar-train-leveldb” mean_file: “mean.binaryproto” 和cifar10_
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  • CIFAR10数据集实战-数据读取部分(上)

    本节课主要介绍CIFAR10数据集登录http:www.cs.toronto.edu~krizcifar.html网站,可以自行下载数据集。打开页面后?pytorch、datasets工具包定义main函数def main(): if __name__ == __main__: main()下面开始在里面写入代码首先开始加载数据集def main(): cifar_train= datasets.CIFAR10(cifar, train=True, transform=transforms.Compose()) # 直接在datasets中导入CIFAR10数据集,放在cifar文件夹中这里暂时不写Normalize函数写到这里别忘了让pytorch自己下载数据集在代码后面加入download=True即可实现]), download=True)Cifar_train 的代码部分已经写好写到这里要注意这里只是建立了一次加载一张的代码若想一次性加载一批按照其提示,写入相关参数cifar_train = DataLoader(cifar_train, batch_size=batchsz, )# 按照其要求,这里的参数需要有batch_size,# 在该部分代码前面定义
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  • 图像识别(三)cifar10.py

    cifar10.py文件包含以下函数,用于搭建模型def _activation_summary(x):def _variable_on_cpu(name, shape, initializer):defof images to process in a batch.)tf.app.flags.DEFINE_string(data_dir, tmpcifar10_data, Path to the CIFAR#描述 CIFAR-10 数据集的全局常量IMAGE_SIZE = cifar10_input.IMAGE_SIZENUM_CLASSES = cifar10_input.NUM_CLASSESNUM_EXAMPLES_PER_EPOCH_FOR_TRAIN= cifar10_input.NUM_EXAMPLES_PER_EPOCH_FOR_TRAINNUM_EXAMPLES_PER_EPOCH_FOR_EVAL = cifar10_input.NUM_EXAMPLES_PER_EPOCH_FOR_EVAL_input.py文件中有详细定义def inference(images): #搭建CIFAR-10 模型 # conv1 with tf.variable_scope(conv1) as scope
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  • CIFAR-10数据集 图像识别

    本篇我们还是用序列化的(串行的)卷积神经网络,基于CIFAR-10数据集创建图像识别模型。import train_dataset, train_labels, valid_dataset, valid_labelsfrom matplotlib import pyplot as plt cifar10= tf.keras.datasets.cifar10#(x_train, y_train), (x_test, y_test) = cifar10.load_data() #从网络下载数据集x_train= 1 为输出进度条记录verbose = 2 为每个epoch输出一行记录model.evaluate(x_test, y_test, verbose=2) 保存模型: model.save(my_cifar10valid_labels#x_train, x_test = x_train 255.0, x_test 255.0 #加载模型new_model = tf.keras.models.load_model(my_cifar10
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  • 深度学习实战 cifar数据集预处理技术分析

    cifar数据集是以cifar-10-python.tar.gz的压缩包格式存储在远程服务器,利用keras的get_file()方法下载压缩包并执行解压,解压后得到:cifar-10-batches-pydef load_data(): Loads CIFAR10 dataset. # Returns Tuple of Numpy arrays: `(x_train, y_train), (x_testdirname = cifar-10-batches-py origin = https:www.cs.toronto.edu~krizcifar-10-python.tar.gz path = get_file1) x_test = x_test.transpose(0, 2, 3, 1) return (x_train, y_train), (x_test, y_test)data_batch_i 存放了cifardef load_batch(fpath, label_key=labels): Internal utility for parsing CIFAR data. # Arguments fpath:
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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

    此例的步骤: A、Load and normalizing the CIFAR10 training and test datasets using torchvision B、Define a Convolutiona、torchvision这个东西,实现了常用的一些深度学习的相关的图像数据的加载功能,比如cifar10、Imagenet、Mnist等等的,保存在torchvision.datasets模块中。这两个变换transform = transforms.Compose( ) # 定义了我们的训练集,名字就叫trainset,至于后面这一堆,其实就是一个类: # torchvision.datasets.CIFAR10如果想深究就看我这段代码后面贴的图1,其实就是在下载数据 #(不访问外国网站可能会慢一点吧)然后进行变换,可以看到transform就是我们上面定义的transformtrainset = torchvision.datasets.CIFAR10trainset, batch_size=4, shuffle=True, num_workers=2) # 对于测试集的操作和训练集一样,我就不赘述了testset = torchvision.datasets.CIFAR10
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  • 图像识别(二) cifar10_input.py详解

    该文件包括下列四个函 数: def read_cifar10(filename_queue)def _generate_image_and_label_batch(image, label, min_queue_examplesdef distorted_inputs(data_dir, batch_size)def inputs(eval_data, data_dir, batch_size) 函数详解:def read_cifar10(filename_queue): class CIFAR10Record(object): pass result = CIFAR10Record() #数据集是5个bin文件,格式为 第一个字节表示标签信息label_bytes = 1 # CIFAR-10的姊妹数据集Cifar-100(label_bayes=2)达到100类,ILSVRC比赛则是1000类 result.height = 32 result.widthdef distorted_inputs(data_dir, batch_size): 参数: data_dir: CIFAR-10 数据文件的路径 batch_size: :每次读取的样本数量 返回值
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  • 深度学习入门数据集--1.Cifar10数据集

    前一段时间写了系列的机器学习入门,本期打算写深度学习入门数据集,第一个入手的是Cifar-10。Cifar-10数据集主要用来做图像识别。,如果数据集没有下载,那么要重新下载数据集,运行结果如下:Filling queue with 20000 CIFAR images before starting to train.那么需要许梿A binary to train CIFAR-10 using a single GPU.Accuracy:cifar10_train.py achieves ~86% accuracy after 100K steps (256 epochs ofdata) as judged by cifar10python cifar10_eval.py 设置训练step1000步,准确率在60%。
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  • CIFAR-10数据集实战——构建LeNet5神经网络

    CIFAR-10数据集为10类物品识别,包含飞机、车、鸟、猫等。= datasets.CIFAR10(root=cifar, train=True, transform=transforms.Compose(), transforms.ToTensor(),]),download=True) cifar_train = DataLoader(cifar_train, batch_size=batch_size, shuffle=True) cifar_test= datasets.CIFAR10(root=cifar, train=False, transform=transforms.Compose(), transforms.ToTensor(),])download=True) cifar_train = DataLoader(cifar_train, batch_size=batch_size, shuffle=True) cifar_test
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  • CIFAR10数据集实战-LeNet5神经网络(下)

    下面开始加入test部分先写入test部分代码for x, label in cifar_test: x, label = x.to(device), label.to(device) logits == datasets.CIFAR10(cifar, train=True, transform=transforms.Compose(), download=True) # 直接在datasets中导入CIFAR10数据集,放在cifar文件夹中 cifar_train = DataLoader(cifar_train, batch_size=batchsz, shuffle=True) # 按照其要求,这里的参数需要有batch_size, # 在该部分代码前面定义batch_size # 再使数据加载的随机化 cifar_test = datasets.CIFAR10(cifar, train=False, transform=transforms.Compose(), download=True) cifar_test = DataLoader(cifar_test, batch_size=batchsz
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  • 深度学习|Keras识别CIFAR-10图像(CNN)

    数据和方法CIFAR-10数据集有6000个32×32个彩色图片,50000个训练图片和10000个测试图片。有10个类别:飞机、汽车、鸟、猫、鹿、狗、青蛙、马、船、卡车。from keras.datasets import cifar10import numpy as npnp.random.seed(10) (x_img_train,y_label_train),(x_img_test,y_label_test)=cifar10.load_data()数据处理标准化label的one-hot编码x_img_train_normalize = x_img_train.astype(float32
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  • cifar10随机化列车和测试集

    我想随机化keras.datasets库中存在的CIFAR-10数据集的60000个观测值。我知道为了构建一个神经网络可能没有那么重要,但我是一个Python新手,我想用这种编程语言学习数据处理。因此,为了导入数据集,我运行了 from keras.datasets import cifar10(X_train, Y_train), (X_test, Y_test) = cifar10.load_data
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