20、基于TensorFlow的CIFAR10图像分类CNN模型构建与测试

基于TensorFlow的CIFAR10图像分类CNN模型构建与测试

在图像分类领域，卷积神经网络（CNN）是一种非常有效的模型。本文将详细介绍如何使用TensorFlow构建一个CNN模型，用于对CIFAR10数据集的图像进行分类，并展示如何训练、保存和测试该模型。

1. 数据处理

由于普通机器可能无法一次性处理完整的训练数据，因此我们将数据分割成多个子集（patch）进行训练。以下是相关的函数实现：

import numpy as np
import os
import pickle

def get_dataset_images(dataset_path, im_dim=32, num_channels=3):
    num_files = 5
    images_per_file = 10000
    files_names = os.listdir(dataset_path)
    dataset_array = np.zeros(shape=(num_files * images_per_file, im_dim, im_dim, num_channels))
    dataset_labels = np.zeros(shape=(num_files * images_per_file), dtype=np.uint8)
    index = 0
    for file_name in files_names:
        if file_name[0:len(file_name) - 1] == "data_batch_":
            print("Working on :