原网址:https://data-flair.training/blogs/cnn-tensorflow-cifar-10/ by DataFlair Team · Published May 21, 2018 · Updated September 15, 2018 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…

Seaborn(二)之数据集分布可视化 当处理一个数据集的时候,我们经常会想要先看看特征变量是如何分布的.这会让我们对数据特征有个很好的初始认识,同时也会影响后续数据分析以及特征工程的方法.本篇将会介绍如何使用 seaborn 的一些工具来检测单变量和双变量分布情况. %matplotlib inline import numpy as np import pandas as pd from scipy import stats, integrate import matplotlib.pypl…

关于如何将数据集封装为 Bunch 可参考 关于 『AI 专属数据库的定制』的改进. PyTables 是 Python 与 HDF5 数据库/文件标准的结合.它专门为优化 I/O 操作的性能.最大限度地利用可用硬件而设计,并且它还支持压缩功能. 下面的代码均是在 Jupyter NoteBook 下完成的: import sys sys.path.append('E:/xinlib') from base.filez import DataBunch import tables as tb i…

在学习tensorflow的mnist和cifar实例的时候,官方文档给出的讲解都是一张张图片,直观清晰,当我们看到程序下载下来的数据的时候,宝宝都惊呆了,都是二进制文件,这些二进制文件还不小,用文本编辑器打开看也看不懂,要是将数据再现为图像,多好! (1)CIFAR-10数据集介绍 ① CIFAR-10数据集包含60000个32*32的彩色图像,共有10类.有50000个训练图像和10000个测试图像. 数据集分为5个训练块和1个测试块,每个块有10000个图像.测试块包含从每类随机选择的10…

Minst训练 我的路径:G:\Caffe\Caffe For Windows\examples\mnist  对于新手来说,初步完成环境的配置后,一脸茫然.不知如何跑Demo,有么有!那么接下来的教程就是我们这些新手的福利了. 第一步:如果前面的train_net.cpp编译通过了,那么这个就非常简单.Caffe训练和测试的数据都是需要leveldb格式的,niuzhiheng大牛已经给我们转好了MNIST的数据格式.如下图:  第二步:如上图所示,文件夹下有个get_mnist_leveld…

Step 1:数据加载和处理 一般使用深度学习框架会经过下面几个流程: 模型定义(包括损失函数的选择)——>数据处理和加载——>训练(可能包括训练过程可视化)——>测试 所以自己写代码的时候基本上按照这四大模块四步走就ok了. 本例步骤: A.Load and normalizing the CIFAR10 training and test datasets using torchvisionB.Define a Convolution Neural NetworkC.Define a…

1.化学元素周期表 六种排列方式,炫酷动画效果,TWaver 3D轻松实现. 演示地址:http://demo.servasoft.com/che... 2.DNA螺旋图 DNA3D模型,包含几千个球体(几十万个面),高性能渲染,搭配丰富色彩和光照效果,可用于医疗三维可视化. 演示地址:http://demo.servasoft.com/dna/ 3.3D手表 细腻的皮革质感,镜面反射效果,指针动画,真实时间显示. 演示地址:http://demo.servasoft.com/watch/ 4.…

参考博客: https://www.cnblogs.com/Unknw/p/6346681.html#4195503 十大经典算法 一张图概括: 名词解释: n:数据规模 k:“桶”的个数 In-place:占用常数内存,不占用额外内存 Out-place:占用额外内存 稳定性:排序后2个相等键值的顺序和排序之前它们的顺序相同 冒泡排序 作为最简单的排序算法之一,冒泡排序给我的感觉就像Abandon在单词书里出现的感觉一样,每次都在第一页第一位,所以最熟悉...冒泡排序还有一种优化算法,就是立一…

import numpy as np from PIL import Image import pickle import os CHANNEL = 3 WIDTH = 32 HEIGHT = 32 data = [] labels=[] classification = ['airplane','automobile','bird','cat','deer','dog','frog','horse','ship','truck'] for i in range(5): with open(r"…

基准数据集 深度学习中经常会使用一些基准数据集进行一些测试.其中 MNIST, Cifar 10, cifar100, Fashion-MNIST 数据集常常被人们拿来当作练手的数据集.为了方便,诸如 Keras.MXNet.Tensorflow 都封装了自己的基础数据集,如 MNIST.cifar 等.如果我们要在不同平台使用这些数据集,还需要了解那些框架是如何组织这些数据集的,需要花费一些不必要的时间学习它们的 API.为此,我们为何不创建属于自己的数据集呢?下面我仅仅使用了 Numpy 来…