CIFAR-10为数据集,基于Tensorflow介绍了CNN(卷积神经网络)图像分类模型的构建过程,着重分析了在建模过程中卷积层、池化层、扁平化层、全连接层、输出层的运算机理,以及经过运算后图像尺寸、数据维度等参数的变化情况。 CIFAR-10数据集介绍 CIFAR-10数据集由60000张彩色图片构成,其中包括50000张训练集图片、10000张测试集...
import tensorflow as tf # 原图像的尺度为32*32,但根据常识,信息部分通常位于图像的中央,这里定义了以中心裁剪后图像的尺寸 fixed_height = 24 fixed_width = 24 # cifar10数据集的格式,训练样例集和测试样例集分别为50k和10k train_samples_per_epoch = 50000 test_samples_per_epoch = 10000 data_dir='....
本文以CIFAR-10为数据集,基于Tensorflow介绍了CNN(卷积神经网络)图像分类模型的构建过程,着重分析了在建模过程中卷积层、池化层、扁平化层、全连接层、输出层的运算机理,以及经过运算后图像尺寸、数据维度等参数的变化情况。 CIFAR-10数据集介绍 CIFAR-10数据集由60000张彩色图片构成,其中包括50000张训练集图片、10000张...
函数load_CIFAR10函数传入的值为cifar10数据的加载的相对目录,读出数据后还要对10类标签进行one-hot编码,以供后来的softmax分类处理。该函数返回值分别为训练集图像、训练集标签、测试集图像、测试集标签,他们的索引值一一对应。 创建模型 TensorFlow基于数据流图的框架,首先定义模型之前要将各个节点表示成某种抽象的计算...
基于CNN的图像识别(Tensorflow) 基于CNN的图像识别 以CNN为基础完成一个CIFAR-10图像识别应用 CNN相关基础理论 卷积神经网络概述 CNN(Convolutional Neural Network,卷积神经网络)是DNN(深度神经网络)中一个非常重要的并且应用广泛的分支,CNN自从被提出,在图像处理领域得到了大量应用。
深度学习不能只是一味的看paper,看源码,必须要亲自动手写代码。最近好好学了下TensorFlow,顺便自己写了一个简单的CNN来实现图像分类,也遇到了不少问题,但都一一解决,也算是收获满满。重在实现,不在结果。 首先我使用的数据集是CIFAR-10,可以从这里获得CIFAR-10 ...
CIFAR-10是一个由 60000 张彩色图像组成的数据集。数据集分为 50000 张训练图像和 10000 张测试图像。每张图片大小为 32×32,与来自 10 个类别的标签相关联。每个类别有 6000 张图像。 本教程提供了如何使用卷积神经网络 (CNN) 对 CIFAR-10 图像进行分类的示例。我们将使用 TensorFlow 2。
1、目标-TensorFlow CNN 卷积神经网络 在之前的TensorFlow教程中,我们讨论了使用TensorFlow进行手写识别。今天我们讲学习怎样使用TensorFlow创建一个卷积神经网络关于CIFAR 10的分类模型。进一步,在本篇教程中,我们将会了解CIFAR 10的分类模型的结构,也会对该模型分类效果进行预测,为此我们将学习训练并加载该模型的例子。开始...
放代码前说几点注意事项!由于涉及cifar10数据的下载(cifar.py)和读取预处理(cifar10_input.py)。会用到两个包,这是需要另外下载的,包的下载:打开命令窗口 输入 git clonehttps://github.com/tensorflow/models.git 即可下载到你对应的文件下,然后找到cifar10文件夹,里边有cifar10.py和cifar10_input.py,就是代码...
这个案例是针对CIFAR-10图像集进行分类的练习,将会使用6万张图像进行训练和测试共10个分类。 准备工作 下载CIFAR-10图片素材文件 百度云下载链接(密码:ar1q) 官方下载页面(只需要下载Python版本) 这个数据集共包含了10个分类60000张图片,每个分类10000张。