tensorflow之CNN进阶cifar10实现

最新推荐文章于 2025-02-18 01:59:04 发布
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本文为优快云博客的一篇转载文章示例，具体内容未给出，通常会涉及信息技术领域的某个具体话题，例如编程语言、开发工具等。
深度学习之TensorFlow使用CNN测试Cifar-10数据集（Python实现）
lph-China的博客
12-01 2427
题目描述： 1. 对Cifar-10图像数据集，用卷积神经网络进行分类，统计正确率。 2.选用Caffe, Tensorflow, Pytorch等开 源深度学习框架之一，学会安装这些框架并调用它们的接口。 3.直接采用这些深度学习框架针对Cifar-10数据集已训练好的网络模型，只做测试。 实现流程：                                            ...
TensorFlow应用之进阶版卷积神经网络CNN在CIFAR-10数据集上分类
marsjhao Blog
06-07 1万+
一、概述 1. 数据集简介 本文使用的数据集是CIFAR-10，这是一个经典的数据集，包含了60000张32*32的彩色图像，其中训练集50000张，测试集10000张，如同其名字，CIFAR-10数据集一共标注为10类，每一类6000张图片，这10类分别是airplane、automobile、bird、cat、deer、dog、frog、horse、ship和truck。类别之间没有重
基于CIFAR10数据集的CNN在TensorFlow实现-TensorBoard版
03-15
这是基于 CIFAR10 数据集的 CNN 在 TensorFlow 上的实现，与 [上一个](http://blog.youkuaiyun.com/u010099080/article/details/53906810) 相比增加了 TensorBoard 的实现，可以在浏览器中查看可视化结果。
TensorFlow CNN 测试CIFAR-10数据集
qq_41581769的博客
03-11 327
1 CIFAR-10 数据集 CIFAR-10数据集是机器学习中的一个通用的用于图像识别的基础数据集，官网链接为：The CIFAR-10 dataset官方教程Convolutional Neural Networks 下载使用的版本是： 将其解压后（代码中包含自动解压代码），内容为： 2 测试代码 测试代码公布在GitHub：yhlleo 该部分的代码，介绍了如何使用TensorFl...
（转）CNN基于Tensorflow实现cifar10数据集80-准确率
zyb418的专栏
03-12 2834
https://www.jianshu.com/p/a2c1016faa95 数据导入和预处理 本文使用的是CIFAR10的数据集。CIFAR10包含了十个类型的图片，有60000张大小为32x32的彩色图片，其中50000张用于训练，10000张用于测试。数据集共分为5个训练块和1个测试块，每个块有10000个图像，包含以下数据： data——1个数据块中包含1个10000*3072大小的...
TensorFlow进阶:CNN对CIFAR10图像分类
机器会学习的博客
07-09 1万+
用卷积神经网络来给,cifar10数据集进行分类,这是一个经典的数据集,它包含60000张32x32的彩色图片,其中训练集50000张测试集10000张.照片的内容包含十个类别:airplane,automobile,bird,cat,deer,dog,frog,horse,ship和truck.各有6000张 在这个CNN中用到了新的正则化方法,分别是L2权重loss,和LRN(局部响应标准化
基于tensorflow的cifar10/cifar100数据读取与分类模型搭建
edward_zcl的博客
04-20 4235
在使用tensorflow进行分类模型搭建学习过程中，cifar10/cifar100数据集是非常经典的的问题，可以说处理好了这个数据集，你就基本上能够对tensorflow进行分类任务的所有知识点都有了整体掌握，下一步就可以去进军Imagenet这样的超大型数据集了。 本篇博客主要介绍基于tensorflow的cifar10/cifar100数据读取与分类模型搭建。 先说个题外话，如何使用...
TensorFlow深度学习进阶教程：TensorFlow实现CIFAR-10数据集测试的卷积神经网络
Zhenguo_Yan的博客
10-11 1724
TensorFlow深度学习进阶教程：TensorFlow实现CIFAR-10数据集测试的卷积神经网络       TensorFlow是一个非常强大的用来做大规模数值计算的库。其所擅长的任务之一就是实现以及训练深度神经网络。本教程使用的数据集是CIFAR-10，这是一个非常经典的数据集，包含60000张32×32的彩色图像，其中训练集50000张，测试集10000张。对CIFAR-10 数
使用TensorFlow实现CNN图像分类：CIFAR-10实战解析（六）
最新发布
weixin_69882801的博客
02-18 992
plt.show()
Tensorflow实现SENet：Cifar10深度学习模型探索
资源摘要信息:"SENet-Tensorflow：使用Cifar10（ResNeXt，Inception-v4，Inception-resnet-v2）的“挤压和激励网络”的简单Tensorflow实现" 知识点： 1. Tensorflow框架：Tensorflow是由Google开发的一个开源机器...
【TensorFlow实战笔记】卷积神经网络CNN实战-cifar10数据集（tensorboard可视化）
AI蜗牛车
03-06 1万+
IDE：pycharm Python: Python3.6 OS: win10 tf : CPU版本 代码可在github中下载，欢迎star，谢谢 CNN-CIFAR-10 一、CIFAR10数据集 数据集代码下载 from tensorflow.models.tutorials.image.cifar10 import cifar10 cifar10.maybe_dow...
TensorFlow中cnn-cifar10样例代码详解
为之则易，不为则难
11-11 2万+
       TensorFlow是一个支持分布式的深度学习框架，在Google的推动下，它正在变得越来越普及。我最近学了TensorFlow教程上的一个例子，即采用CNN对cifar10数据集进行分类。在看源代码的时候，看完后有一种似懂非懂的感觉，又考虑到这个样例涵盖了tensorflow的大部分语法知识，包括QueueRunners机制、Tensorboard可视化和多GPU数据并行编程等。“...
Tensorflow学习笔记：CNN篇（3）——CIFAR-10数据集的CNN实现
Laurenitum0716的博客
02-11 3789
Tensorflow学习笔记：CNN篇（3）——CIFAR-10数据集的CNN实现 前序 —在前面的介绍中，使用卷积神经网络对MNIST数据集做了应用，然而MNIST数据集仅限于对手写数字的识别，而且手写数字相对于自然物体和图片非常简单，也缺少相应的噪声和变换。 —本文将使用CNN对CIFAR-10数据集进行验证，同时会比较不同参数作用下卷积神经网络对准确率产生的影响。 C...
利用tensorflow编写卷积神经网络（CNN）对CIFAR-10进行识别（附完整代码）
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x_lock的博客
11-20 3万+
利用tensorflow编写卷积神经网络（CNN）对CIFAR-10进行识别，识别率达到80%左右，源码中附有详细注释，适合初学者！
tensorflow CNN实战cifar-10(附完整代码)
weixin_42115033的博客
06-11 1万+
main.pyimport tensorflow as tf import cifar_reader batch_size = 100 step = 0 train_iter = 50000 display_step = 10 # for key in data: # print(key) input_x = tf.placeholder(dtype=tf.float32, shape...
TensorFlow学习笔记（3）——CNN在CIFAR10上的实现
weixin_42595515的博客
09-10 701
CIFAR10是一个对图片进行10种分类的项目 官网提供了数据集的下载，此外官网还有对于数据集的介绍。数据集中数据被分为了两部分。第一部分是特征部分，使用一个[10000,3072]的uint8的矩阵进行存储，每一行向量都是32*32大小的3通道图片，构成的格式类似于[32,32,3]；第二部分为标签部分，使用一个10000数据的list进行存储，每个list对应的是0-9中的一个数字，对应...
tensorflow官方教程: 卷积神经网络CNN在数据集CIFAR-10上分类
ProYH
01-16 1万+
tensorflow官方教程: 卷积神经网络CNN在数据集CIFAR-10上分类 本文主要包含如下内容： tensorflow官方教程 卷积神经网络CNN在数据集CIFAR-10上分类 训练测试代码 自拟训练代码   本篇博客来自原始英文教程原始教程，你可以参照原始教程以及本篇博客进行学习。   官方原始教程中首先介绍了CIFAR-10 数据集，然后介绍了卷积神经网络模型
基于Tensorflow的Resnet程序实现（CIFAR10准确率为91.5%）
09-07 2万+
       在上一篇博文中我重写了Tensorflow中的CNN的实现，对于CIFAR10的测试集的准确率为85%左右。在这个实现中，用到了2个卷积层和2个全连接层。具体的模型架构如下：        为了进一步提高准确率，我们可以采用一些更先进的模型架构，其中一种很出名的架构就是RESNET，残差网络。这是Kaiming大神在2015年的论文"Deep Residual Learning...
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