用卷积神经网络(CNN)实现cifar_10图像识别分类

最新推荐文章于 2025-05-29 16:00:00 发布

懒骨头707

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CC 4.0 BY-SA版权

分类专栏： python tensorflow CNN 机器学习

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_28626909/article/details/88866707

一、资源链接

无数据集纯代码链接：https://pan.baidu.com/s/1w20ZUkwaYw22qXIRWw2NXA
提取码：csco

带数据集和代码链接: https://pan.baidu.com/s/1OTu17l_9tk7Vg45m1BokNw
提取码：w7o9

二、资源格式

一共4个文件，三个为py代码文件，另一个是数据集。目录尽量存放在一起，我的目录是这样的：

都在同一个文件夹下。

其中cifar10.py和cifar10_test中包含文件数据集路径，请根据自己的实际情况修改,我这里数据是下载好的，大家可以采用离线的方法，也可以采用在线下载的方法（如果你的数据集路径中没数据，则自动下载.

三、代码解读

cifar10_test是CNN的代码，代码是对原来官方的代码进行了修改，我对其中模型的各个层数添加了代码的注释，方便阅读与理解CNN层数的变化，并且我添加了一个卷积层与池化层。

#!D:/workplace/python
# -*- coding: utf-8 -*-
# @File  : cifar10_test.py
# @Author: WangYe
# @Date  : 2019/3/26
# @Software: PyCharm

# coding:utf-8
# 导入官方cifar10模块
#from tensorflow.image.cifar10 import cifar10
# import cifar10
# import tensorflow as tf
#
# # tf.app.flags.FLAGS是tensorflow的一个内部全局变量存储器
# FLAGS = tf.app.flags.FLAGS
# # cifar10模块中预定义下载路径的变量data_dir为'/tmp/cifar10_eval',预定义如下：
# # tf.app.flags.DEFINE_string('data_dir', './cifar10_data',
# #                           """Path to the CIFAR-10 data directory.""")
# # 为了方便，我们将这个路径改为当前位置
# FLAGS.data_dir = './cifar10_data'
#
# # 如果不存在数据文件则下载，并且解压
# cifar10.maybe_download_and_extract()
import cifar10,cifar10_input
import tensorflow as tf
import numpy as np
import time

#cifar10.maybe_download_and_extract()
max_steps = 3000
batch_size = 128
data_dir = r'./cifar10_data/cifar-10-batches-bin'


def variable_with_weight_loss(shape, stddev, w1):