TF Boys (TensorFlow Boys ) 养成记(四):TensorFlow 简易 CIFAR10 分类网络
前面基本上把 TensorFlow 的在图像处理上的基础知识介绍完了,下面我们就用 TensorFlow 来搭建一个分类 cifar10 的神经网络。
首先准备数据:
cifar10 的数据集共有 6 万幅 32 * 32 大小的图片,分为 10 类,每类 6000 张,其中 5 万张用于训练, 1 万张用于测试。数据集被分成了5 个训练的 batches 和 1 个测试的 batch。每个 batch 里的图片都是随机排列的。官网上提供了三个版本的下载链接,分别是 Python 版本的,Matlab 版本的和二进制文件版本的。其中,Python 版本的数据格式,官网上给了读取数据的代码,Matlab 版本的数据和 Python 版本的数据格式差不多。二进制版本的数据,有 5 个训练用的 batches,data_batch_1.bin ~ data_batch_5.bin 和一个测试用的 test_batch.bin,每个 bin 文件的格式如下:
<1 x label><3072 x pixel>
...
<1 x label><3072 x pixel>
共有一万行,每行 3073 个字节,第一个字节表示标签信息,剩下的 3072 字节分为 RGB 三通道,每个通道 1024( = 32 * 32) 个字节,注意,行与行之间没有明显的区分标识符,所以整个 bin 文件字节长度恰好是 3073 万。
考虑到 TensorFlow 可以读取固定长度格式的数据(用 tf.FixedLengthRecordReader ),我们下载二进制格式的数据。新建文件夹/home/your_name/TensorFlow/cifar10/data,从cifar10 官网上下载二进制格式的文件压缩包,解压到此文件夹,得到 cifar-10- batches-bin 文件夹,里面有 8 个文件,6 个 .bin文件,一个 readme, 一个 .txt 说明了类别。
然后我们来考虑如下的网络结构进行 cifar10 的分类:每次输入一个batch的 64 幅图像, 转化成 64*32*32*3 的四维张量,经过步长为 1,卷积核大小为 5*5 ,Feature maps 为64的卷积操作,变为 64*32*32*64 的四维张量,然后经过一个步长为 2 的 max_pool 的池化层,变成 64*16*16*64 大小的四维张量,再经过一次类似的卷积池化操作,变为 64*8*8*64 大小的4维张量,再经过两个全连接层,映射到 64*192 的二维张量,然后经过一个 sortmax 层,变为 64*10 的张量,最后和标签 label 做一个交叉熵的损失函数。如下图所示:
参考文献:
1. https://github.com/tensorflow/models/tree/master/tutorials/image/cifar10
TF Boys (TensorFlow Boys ) 养成记(四):TensorFlow 简易 CIFAR10 分类网络的更多相关文章
- TF Boys (TensorFlow Boys ) 养成记(五): CIFAR10 Model 和 TensorFlow 的四种交叉熵介绍
有了数据,有了网络结构,下面我们就来写 cifar10 的代码. 首先处理输入,在 /home/your_name/TensorFlow/cifar10/ 下建立 cifar10_input.py,输 ...
- TF Boys (TensorFlow Boys ) 养成记(一)
本资料是在Ubuntu14.0.4版本下进行,用来进行图像处理,所以只介绍关于图像处理部分的内容,并且默认TensorFlow已经配置好,如果没有配置好,请参考官方文档配置安装,推荐用pip安装.关于 ...
- TF Boys (TensorFlow Boys ) 养成记(一):TensorFlow 基本操作
本资料是在Ubuntu14.0.4版本下进行,用来进行图像处理,所以只介绍关于图像处理部分的内容,并且默认TensorFlow已经配置好,如果没有配置好,请参考官方文档配置安装,推荐用pip安装.关于 ...
- TF Boys (TensorFlow Boys ) 养成记(五)
有了数据,有了网络结构,下面我们就来写 cifar10 的代码. 首先处理输入,在 /home/your_name/TensorFlow/cifar10/ 下建立 cifar10_input.py,输 ...
- 第二十四节,TensorFlow下slim库函数的使用以及使用VGG网络进行预训练、迁移学习(附代码)
在介绍这一节之前,需要你对slim模型库有一些基本了解,具体可以参考第二十二节,TensorFlow中的图片分类模型库slim的使用.数据集处理,这一节我们会详细介绍slim模型库下面的一些函数的使用 ...
- TensorFlow学习笔记(四)图像识别与卷积神经网络
一.卷积神经网络简介 卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)是一种前馈神经网络,它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元,对于大型图像处理有出色表现. ...
- TensorFlow.org教程笔记(一)Tensorflow初上手
本文同时也发布在自建博客地址. 本文翻译自www.tensorflow.org的英文教程. 本文档介绍了TensorFlow编程环境,并向您展示了如何使用Tensorflow解决鸢尾花分类问题. 先决 ...
- Tensorflow教程(1)Tensorflow的下载和安装
人工智能已经成为了目前的大趋势,作为程序员的我们也应该跟着时代进步.Tensorflow作为人工智能领域的重要工具,被广泛的使用在机器学习的应用当中. Tensorflow使用人数众多.社区完善,所以 ...
- [翻译] TensorFlow 分布式之论文篇 "TensorFlow : Large-Scale Machine Learning on Heterogeneous Distributed Systems"
[翻译] TensorFlow 分布式之论文篇 "TensorFlow : Large-Scale Machine Learning on Heterogeneous Distributed ...
随机推荐
- Java的八种基本数据类型及其包装类
Java有八种基本数据类型,所谓基本类型就是说存储时仅存在栈中,那么与之相对就是引用类型,引用类型既存在栈里又存在堆里,栈内存放堆内地址. 八种基本类型分别为byte short int long f ...
- 机器学习:项目流程及方法(以 kaggle 实例解释)
一.项目目录 (一)数据加载 基础统计 特征分类 基本分布(scatter) (二)数据分析 正态性检验 偏离度分析 (hist | scatter) 峰度分析 (hist | scatter) 分散 ...
- 【转】JMeter测试有无数据库连接池的性能
使用JMeter测试一下有无数据库连接池的性能: 1.下载JMeter 2.无连接池的servlet Java代码 public void doGet(HttpServletRequest reque ...
- mysql 优化(3)
using filesort 不能利用索引来进行分组或排序,利用filesort算法在内存或者磁盘进行排序using temporary 先在内存中进行分组,归并等操作,不够利用磁盘 SELECT i ...
- 安装配置solr
1.由于用户是普通用户,没有root一些权限,所以修改hadoop用户权限 用root权限,修改sudoers文件 nano /etc/sudoers 打开文件,修改hadoop用户权限,如 ...
- (转)python virtual_env 的使用 + 将原来的虚拟环境部署到新环境
原文链接: https://blog.csdn.net/poxiaonie/article/details/78820015
- json data 解析demo
json data: demo: JsonObject jsonObject= JsonHandle.getAsJsonObject(city_dataInfo).get("data&quo ...
- mysql where语句中 or 和 and连用注意点
在mysql中,经常会遇到这样的情况,在写条件语句where时,可能会同时有多个条件的“或”或者“与”,但经常会达不到效果,经百度,本人发现一个where语句中同时出现条件的“与”或者“或的时候”,要 ...
- Linux监控和安全运维 1.9 zabbix增加客户端监控
1.在客户端安装 zabbix20与服务器相对应. yum install zabbix20-agent 2.修改配置文件 vim /etc/zabbix_agentd.conf Server=127 ...
- Lists、Sets、Maps和Collections2的使用
1.Lists //Lists System.out.println("### Lists ###"); ArrayList<String> arrayList = L ...