在cifar 10数据集上训练cnn时，PC死机 - 腾讯云开发者社区

局部响应归一化[12] 源代码使用 Tensorflow 在 CIFAR-10 二进制数据集上构建 CNN[13] 少说废话多写代码下载 CIFAR-10 数据集 # More Advanced...CIFAR-10 images # and build a CNN model with dropout and regularization # 在这个例子中，我们会下载CIFAR-10图像数据集并且利用...dropout和标准化创建一个CNN模型 # # CIFAR is composed ot 50k train and 10k test # CIFAR数据集包含5W训练图片,和1W测试图片。...-10二进制数据集上构建CNN: https://github.com/Asurada2015/TF_Cookbook/blob/master/08_Convolutional_Neural_Networks.../03_CNN_CIFAR10/03_cnn_cifar10.py

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CIFAR10数据集实战-数据读取部分（上）

本节课主要介绍CIFAR10数据集登录http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html网站，可以自行下载数据集。打开页面后 ?...前讲的MNIST数据集为0~9的数字识别，而这里的为10类物品识别。由上可见物品包含有飞机、汽车、鸟、猫等。照片大小为32*32的彩色图片。...继续定义数据集代码 def main(): cifar_train = datasets.CIFAR10('cifar', train=True, transform=transforms.Compose...transforms.ToTensor() # 将数据转化到Tensor中 ])) # 直接在datasets中导入CIFAR10数据集，放在"cifar..."文件夹中这里暂时不写Normalize函数写到这里别忘了让pytorch自己下载数据集在代码后面加入download=True即可实现 ]), download=True) Cifar_train

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CIFAR10数据集实战-ResNet网络构建（上）

本部分介绍如何采用ResNet解决CIFAR10分类问题。 ? 之前讲到过，ResNet包含了短接模块（short cut）。本节主要介绍如何实现这个模块。先建立resnet.py文件。如图 ?...__init__() # 完成初始化由ResNet特点可知，需要传入channel_in和channel_out才能进行运算，因此在定义中需要加入两个变量。...self.extra = nn.Sequential() 最后在定义后，返回结果out 至此resnet block模块构建完毕现代码为 import torch import torch.nn as

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CIFAR10数据集实战-LeNet5神经网络（上）

上次课我们讲解了对于CIFAR10数据读取部分代码的编写，本节讲解如何编写经典的LeNet5神经网络。首先创建python文件，命名LeNet5。 ?...nn.Sequential( # 把网络结构放在Sequential中十分方便 ) 下面把网络结构放在Sequential中注意因为CIFAR10...# 由于不清楚是什么维度变到了120，这里暂时先写2 nn.ReLU(), nn.Linear(120, 64), nn.ReLU(), nn.Linear(84, 10...), ) 为能知道具体的维度信息，这里可以先构建一个随机的假数据，代入其中先行进行计算。...nn.ReLU(), nn.Linear(120, 84), nn.ReLU(), nn.Linear(84, 10

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在自己的数据集上训练TensorFlow更快的R-CNN对象检测模型

在本示例中，将逐步使用TensorFlow对象检测API训练对象检测模型。尽管本教程介绍了如何在医学影像数据上训练模型，但只需进行很少的调整即可轻松将其适应于任何数据集。...鉴于此在检测RBC和血小板时，可能不希望裁剪图像的边缘，但是如果仅检测白细胞，则边缘显得不太重要。还想检查训练数据集是否代表样本外图像。例如，能否期望白细胞通常集中在新收集的数据中？...TensorFlow甚至在COCO数据集上提供了数十种预训练的模型架构。...使用Faster R-CNN的模型配置文件在训练时包括两种类型的数据增强：随机裁剪以及随机水平和垂直翻转。模型配置文件的默认批处理大小为12，学习率为0.0004。根据训练结果进行调整。...在笔记本中，其余单元格将介绍如何加载创建的已保存，训练有素的模型，并在刚刚上传的图像上运行它们。对于BCCD，输出如下所示：模型在10,000个纪元后表现不错！

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PyTorch深度学习CNN神经网络ResNet、DenseNet在CIFAR图像数据集分类应用与分析

在当今深度学习领域，卷积神经网络（CNN）架构不断发展与创新，诸多先进的架构被提出并广泛应用。...基础库导入与环境设置以下是关于路径和随机种子设置等相关代码： # 数据集下载路径（例如CIFAR10数据集） DATASET_PATH = ".....in pretrained\_files: file\_path = os.path.join(CHECKPOINT\_PATH, file_name) if "/" in file_name: CIFAR10...数据集处理与分析 # 计算数据集的均值 DATA\_MEANS = (train\_dataset.data / 255.0).mean(axis=(0,1,2)) # 计算数据集的标准差 DATA_STD...= (traint.data / 255.0).std(axis=(0,1,2)) 利用上述计算得到的均值和标准差信息来对数据进行归一化处理，同时在训练过程中使用数据增强技术，以降低过拟合风险并提升模型的泛化能力

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使用 PyTorch Geometric 在 Cora 数据集上训练图卷积网络GCN

Cora 数据集包含 2708 篇科学出版物，分为七类之一。...这样做以后数字也对不上，显然是因为“Cora 数据集有重复的边”，需要我们进行数据的清洗另一个奇怪的事实是，移除用于训练、验证和测试的节点后，还有其他节点。...最后就是我们可以看到Cora数据集实际上只包含一个图。我们使用 Glorot & Bengio (2010) 中描述的初始化来初始化权重，并相应地（行）归一化输入特征向量。...训练和评估在训练之前，我们准备训练和评估步骤： LossFn = Callable[[Tensor, Tensor], Tensor] Stage = Literal["train", "val",...，即如果连续 10 个 epoch验证损失没有减少，我们就停止训练。

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Python从0到100（八十四）：神经网络-卷积神经网络训练CIFAR-10数据集

1.数据集介绍CIFAR-10 数据集由 10 个类的 60000 张 32x32 彩色图像组成，每类 6000 张图像。有 50000 张训练图像和 10000 张测试图像。...CIFAR-10数据集与MNIST数据集对比维度不同：CIFAR-10数据集有4个维度，MNIST数据集有3个维度（CIRAR-10的四维: 一次的样本数量, 图片高, 图片宽, 图通道数 -> N H...W C；MNIST的三维: 一次的样本数量, 图片高, 图片宽 -> N H W）图像类型不同：CIFAR-10数据集是RGB图像（有三个通道），MNIST数据集是灰度图像，这也是为什么CIFAR-10...、测试样本的损失函数值和准确率，可以看到它每次训练迭代时损失函数和准确率的变化，从最后一次迭代结果上看，测试样本的损失函数值达到0.9123，准确率仅达到0.6839。...这个结果并不是很好，我尝试过增加迭代次数，发现训练样本的损失函数值可以达到0.04，准确率达到0.98；但实际上训练模型却产生了越来越大的泛化误差，这就是训练过度的现象，经过尝试泛化能力最好时是在迭代第

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在表格数据集上训练变分自编码器 (VAE)示例

变分自编码器 (VAE) 是在图像数据应用中被提出，但VAE不仅可以应用在图像中。...在这篇文章中，我们将简单介绍什么是VAE，以及解释“为什么”变分自编码器是可以应用在数值类型的数据上，最后使用Numerai数据集展示“如何”训练它。...Numerai数据集数据集包含全球股市数十年的历史数据，在Numerai的锦标赛中，使用这个数据集来进行股票的投资收益预测和加密币NMR的收益预测。为什么选择VAE？...在 Numerai 数据集中这些异常可能是存在财务异常时期，检测到这些时期会为我们的预测提供额外的信息。去噪去噪是从信号中去除噪声的过程。我们可以应用 VAE 对大多数偏离的特征进行降噪。...Numerai 训练数据集上的 KL 散度的直方图这是MSE损失的直方图。下图是Numerai 训练数据集的 KL 散度和均方误差的可视化。

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使用Python在自定义数据集上训练YOLO进行目标检测

介绍最近开始在计算机视觉领域工作。在这些早期日子里，我们正在研究各种目标检测算法的工作原理。其中最知名的算法包括R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN和当然是YOLO。...此外，我们还将看到如何在自定义数据集上训练它，以便你可以将其适应你的数据。 Darknet 我们认为没有比你可以在他们的网站链接中找到的定义更好地描述Darknet了。...看一看，因为我们将使用它来在自定义数据集上训练YOLO。克隆Darknet 我们将在本文中向你展示的代码是在Colab上运行的，因为我没有GPU…当然，你也可以在你的笔记本上重复这个代码。...，以便在自定义数据集上进行训练。...其中每一行指示在哪里找到训练图像。尽管我们指定的文件仍然是空的。所以我们将这些数据从我们下载的数据集文件夹复制到Darknet默认文件夹中。 !mkdir -p darknet/data/obj !

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深度学习模型在图像识别中的应用：CIFAR-10数据集实践与准确率分析

文章目录 CIFAR-10数据集简介数据准备数据预处理构建深度学习模型模型训练与评估准确率分析结论欢迎来到AIGC人工智能专栏~深度学习模型在图像识别中的应用：CIFAR-10数据集实践与准确率分析...CIFAR-10数据集通常用于测试和验证深度学习模型的性能，因为它相对较小，但具有足够的复杂性，可以用于图像分类任务。数据准备首先，我们需要下载CIFAR-10数据集并准备数据以供模型训练。...构建深度学习模型在图像识别任务中，卷积神经网络（CNN）是最常用的深度学习模型之一。我们将构建一个简单的CNN模型来识别CIFAR-10数据集中的图像。...在本例中，我们训练了一个简单的CNN模型，并在CIFAR-10测试数据集上进行了评估。在实际应用中，您可以尝试不同的深度学习模型架构、超参数调整和数据增强技术来提高模型的性能。...结论深度学习模型在图像识别任务中的应用正在不断取得突破。本文介绍了如何使用CIFAR-10数据集构建和训练一个简单的CNN模型，以及如何评估模型的性能。

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深度学习模型在图像识别中的应用：CIFAR-10数据集实践与准确率分析

其中，CIFAR-10数据集是一个广泛使用的基准数据集，包含了10个不同类别的彩色图像。本文将介绍如何使用深度学习模型构建一个图像识别系统，并以CIFAR-10数据集为例进行实践和分析。...文章中会详细解释代码的每一步，并展示模型在测试集上的准确率。此外，还将通过一张图片的识别示例展示模型的实际效果。...在使用 urllib.request 下载数据集时，有时会遇到证书验证的问题。通过这行代码可以忽略证书验证，确保数据集能够顺利下载。...提供的 cifar10.load_data() 方法从官方网站上下载 CIFAR-10 数据集，并将训练集和测试集分别保存到 (x_train, y_train) 和 (x_test, y_test)...传入训练集图像数据和对应标签，指定迭代次数为10，并提供验证集用于验证训练过程中的性能。

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caffe示例实现之4在MNIST手写数字数据集上训练与测试LeNet

/data/mnist/get_mnist.sh 1 2 下载到四个文件，从左至右依次是测试集图像、测试集标签、训练集图像、训练集标签： ? 转换数据格式： ....create_mnist.sh这个脚本是将训练集和测试集分别转换成了lmdb格式。 ?...实验中在原始 LeNet基础上做了一点改动，对于神经元的激活，用ReLU替换了sigmoid。 ...3.定义MNIST网络在定义自己的网络之前可以运行示例中给出的代码训练网络： sh examples/mnist/train_lenet.sh 1 过程与CIFAR-10中的一样，所用solver...最后的模型存储在一个二进制的protobuf文件lenet_iter_10000.caffemodel中，在训练其他数据集的时候可以把它作为基础模型。

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深度 | 利用进化方法自动生成神经网络：深度进化网络DENSER

据我们所知，这是通过自动设计 CNN 的方法对 CIFAR-100 数据集报告的最好结果。...用于 CIFAR-10 的 CNN 我们在 CIFAR-10 数据集的分类任务上进行了 10 次生成 CNN 的进化实验。对于生成的网络，我们分析了它们的适应性（即分类任务的准确性）和隐藏层的数量。...推广到 CIFAR-100 为了测试进化网络的广泛性和可扩展性，我们在 CIFAR-10 数据集上采用由 DENSER 生成的最佳网络，并将其应用于 CIFAR-100 数据集的分类。...为了让网络在 CIFAR-100 数据集上工作，我们只将 softmax 层改为有 100 个输出神经元，而不是 10 个。...每个网络的训练是随机的；由于数据增强过程，所以初始条件是不同的，并且使用数据集的不同实例来训练它们。

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关于yolov3在训练自己数据集时容易出现的bug集合，以及解决方法

早先写了一篇关于yolov3训练自己数据集的博文Pytorch实现YOLOv3训练自己的数据集其中很详细的介绍了如何的训练自定义的数据集合，同时呢笔者也将一些容易出现的bug写在了博文中，想着的是可以帮助到大家...： ubuntu18.04 PyTorch 1.1.0 anaconda opencv-python tqdm matplotlib pycocotools 详细请参考：Pytorch实现YOLOv3训练自己的数据集...[在这里插入图片描述] [在这里插入图片描述] 问题4 windows环境下路径问题问题描述：有些小伙伴在按照笔者的步骤进行自定义数据集训练时，出现了如下的报错信息： [在这里插入图片描述] 问题的原因...：由于笔者是在linux环境下进行的实验，所以没有出现这种情况。...解决方法：打开dataset.py，把162行换成163行即可 [在这里插入图片描述] 总结：由于笔者能力有限，在叙述上难免有不准确的地方，还请谅解。

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不看全图看局部，CNN性能竟然更强了

实验证据研究人员设计了这样一个实验：他们在CIFAR-10、CIFAR-100、STL-10、Tiny-ImageNet-200以及Imagenet-1K等数据集上训练ResNet。...来看实验结果：好家伙，在CIFAR-10上，用16×16的图像碎片训练出来的模型，测试准确率能达到91%，而用完整的32×32尺寸图像训练出来的模型，测试准确率也不过90%。...要知道，被喂了碎片的CNN模型，看到的图像甚至可能跟标签显示的物体毫无关系，只是原图中背景的部分…… 在STL-10、Tiny-Imagenet-200等数据集上，研究人员也得到了类似的结果。...不过，在CIFAR-100上，还是完整图像训练出来的模型略胜一筹。16×16图像碎片训练出的模型测试准确率为61%，而32×32完整图像训练出的模型准确率为68%。所以，CNN为何会有如此表现？...就像这样：这些图像来自于STL-10数据集。热图显示，对于CNN而言，飞机图像中最能“刺激”到模型的，不是飞机本身，而是天空。同样，在汽车图像中，车轮才是CNN用来识别图像的主要属性。

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·探究训练集样本不平衡问题对CNN的影响与解决方法（转）

最近在使用CNN进行图片分类时，发现CNN对训练集样本不平衡问题很敏感。在网上搜索了一下，发现这篇文章对这个问题已经做了比较细致的探索。于是就把它简单整理了一下，相关的记录如下。...作者选用了CIFAR-10作为数据源来生成不平衡的样本数据。 CIFAR-10是一个简单的图像分类数据集。...CIFAR-10样例如图： ? 训练时，选择的网络是这里的CIFAR-10训练网络和参数（来自Alex Krizhevsky）。这个网络含有3个卷积层，还有10个输出结点。...之所以不选用效果更好的CNN网络，是因为我们的目的是在实验时训练很多次进行比较，而不是获得多么好的性能。而这个CNN网络因为比较浅，训练速度比较快，比较符合我们的要求。...Dist. 10、Dist. 11：交通工具对应的类别中的样本数都比动物的多对每一份训练数据都进行训练，测试时用的测试集还是每类1000个的原始测试集，保持不变。

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MXNet 宣布支持 Keras 2，可更加方便快捷地实现 CNN 及 RNN 分布式训练

支持现在让我们在 CIFAR-10 数据集（https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html）上训练一个 ResNet 模型以确定 10 个分类：飞机、汽车、鸟...在使用带有 MXNet 后端的 RNN 时存在一些限制。更多相关信息，请查阅 Keras-MXNet 文档。这里的例子包括你需要的解决方法，以便使用 LSTM 层训练 IMDB 数据集。...通过在该表中描述的 CPU，单 GPU 和多 GPU 机器上使用各种模型和数据集，您可以看到 Keras-MXNet 具有更快的 CNN 训练速度，以及跨多个 GPU 的高效缩放，这将显示在训练速度的条形图中...基准配置： Keras Version 2.1.6 MXNet Version 1.2.0 Image Data Format: Channel first 由于数据集图像本身较小，因此对 CIFAR10...数据集进行训练会导致子线性缩放。

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业界 | MXNet开放支持Keras，高效实现CNN与RNN的分布式训练

现在我们在 CIFAR-10 数据集上训练 ResNet 模型，来识别 10 个类别：飞机、汽车、鸟、猫、鹿、狗、青蛙、马、船和卡车。...此处的示例包括使用 LSTM 层训练 IMDB 数据集时需要的一些变通方案。尽管有这些方案，但在多 GPU AMI 上训练 RNN 会比你之前的训练经验容易一些，速度也更快。...按表中描述在 CPU、单个 GPU 和多 GPU 上使用不同的模型和数据集，你会发现 Keras-MXNet 训练 CNN 的速度更快，且在多个 GPU 上实现高效的性能提升。详见训练速度柱状图。...基准配置 Keras Version 2.1.6 MXNet Version 1.2.0 Image Data Format: Channel first 训练 CIFAR10 数据集导致子线性缩放，因为该数据集图像更小...CIFAR10 数据集包含 5 万张图像，每张图像的大小是 32×32 像素。使用四个 GPU 传输这些小图像所需的通信开销比使用八个 GPU 的开销高。

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【深度学习】基于代码一步一步教你深度学习中卷积神经网络(CNN)的原理

首先，我们使用torchvision模块加载CIFAR-10数据集，并进行了预处理（将图像转换为张量并进行归一化）。然后，我们定义了一个简单的CNN模型。...然后，我们使用训练集进行模型训练。在每个epoch中，我们通过前向传播计算输出、计算损失、反向传播和优化来更新模型的参数。最后，我们在测试集上评估训练好的模型，并计算分类准确率。...这个基于CNN的图像分类例子展示了如何使用深度学习来解决实际问题。通过构建一个CNN模型并对其进行训练，我们能够对图像进行分类，并获得模型在测试集上的准确率评估。下面是代码每部分分段介绍。...然后，我们使用torchvision.datasets.CIFAR10加载CIFAR-10数据集，通过设置root指定数据集的存储路径，train=True表示加载训练集，download=True表示如果数据集不存在...通过构建一个CNN模型并对其进行训练，我们能够对图像进行分类，并获得模型在测试集上的准确率评估。

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使用 Tensorflow 在 CIFAR-10 二进制数据集上构建 CNN

CIFAR10数据集实战-数据读取部分（上）

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