Dataset之CIFAR-10：CIFAR-10数据集的简介、下载、使用方法之详细攻略 目录 CIFAR-10的简介 1、与MNIST 数据集中目比， CIFAR-10 真高以下不同点 2、TensorFlow...官方示例的CIFAR-10 代码文件 3、CIFAR-10 数据集的数据文件名及用途 4、基于CIFAR-10数据集最新算法预测准确率对比 CIFAR-10的下载 1、下载CIFAR-10 数据集的全部数据...CIFAR-10使用方法 1、使用TF读取CIFAR-10 数据 ---- CIFAR-10的简介 官网链接：The CIFAR-10 dataset CIFAR-10是一个更接近普适物体的彩色图像数据集...2、TensorFlow 官方示例的CIFAR-10 代码文件 3、CIFAR-10 数据集的数据文件名及用途 在CIFAR-10 数据集中，文件data_batch_1.bin、data_batch...一个文件就是一张图片，因此用的reader 是tf.WholeFileReader()。CIFAR-10 数据是以固定字节存在文件中的，一个文件中含再多个样本，因此不能使用tf.
本文内容：Pytorch 基于ResNet-18的物体分类（使用CIFAR-10数据集） 更多内容请见 Pytorch 基于VGG-16的服饰识别（使用Fashion-MNIST数据集） Pytorch...基于NiN的服饰识别（使用Fashion-MNIST数据集） Pytorch 基于ResNet-18的服饰识别（使用Fashion-MNIST数据集） ---- 本文目录 介绍 1.导入相关库 2.定义...ResNet-18 网络结构 3.下载并配置数据集和加载器 4.定义训练函数 5.训练模型（或加载模型） 6.可视化展示 7.预测图 ---- 介绍 使用到的库： Pytorch matplotlib...数据集： CIFAR-10 是一个更接近普适物体的彩色图像数据集。...CIFAR-10 是由 Hinton 的学生 Alex Krizhevsky 和 Ilya Sutskever 整理的一个用于识别普适物体的小型数据集。
最新 CIFAR-10数据集的下载、使用方法demo详细教程 摘要 在本篇博客中，我们将详细探讨CIFAR-10数据集的下载和使用方法，涵盖了Python编程语言的应用，TensorFlow和PyTorch...引言 亲爱的读者们，作为猫头虎博主，今天我将带领大家深入了解CIFAR-10数据集，这是机器学习领域中经常使用的一个基础图像识别数据集。...小结 在本篇教程中，我们详细介绍了CIFAR-10数据集的下载及使用方法，并展示了如何在TensorFlow和PyTorch中应用这一数据集。...，CIFAR-10数据集仍将是图像处理和分类研究的重要资源。...希望本文能帮助您有效地使用这一数据集。
前言 从 ECharts4 支持数据集开始，更推荐使用数据集来管理数据。...https://echarts.apache.org/handbook/zh/concepts/dataset 数据集最大的特点就是数据和数据展示配置的分离。...以前我们都是在系列（series）中设置数据。...}, { type: 'bar', name: '2017', data: [97.7, 83.1, 92.5, 78.1] } ] }; 使用数据集后...，序列中只需要设置x,y展示的列即可。
准备拿几个caffe官方案例用来练习，就看到了caffe中的官方案例有cifar-10数据集。于是练习了一下，在CPU情况下构建quick模型。...———————————————————————————————————— 一、数据集准备 本实验使用的数据集是CIFAR-10，一共有60000张32*32的彩色图像，其中50000张是训练集，另外...数据集共有10个类别，分别如下所示 ? 数据通过一个命令会帮你下载，并且帮你计算好。图像均值文件等。.../cifar10/create_cifar10.sh #运行后将会在examples中出现数据集....linux修改可以用vim 也可以用gedit ，笔者不是特别会用vim,所以对gedit使用的较多。
参考文献Tensorflow 机器学习实战指南[1] > 利用 Tensorflow 读取二进制 CIFAR-10 数据集[2] > Tensorflow 官方文档[3] > tf.transpose...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 CNN Model: CIFAR-10...# 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...这和此数据集存储图片信息的格式相关。 # CIFAR-10数据集中 """第一个字节是第一个图像的标签，它是一个0-9范围内的数字。...Tensorflow在CIFAR-10二进制数据集上构建CNN: https://github.com/Asurada2015/TF_Cookbook/blob/master/08_Convolutional_Neural_Networks
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数据集简介 CIFAR-10数据集是一个包含60,000张32x32像素彩色图像的数据集，这些图像属于10个不同的类别。每个类别包含6,000张图像。...CIFAR-10数据集分为5个批处理文件，每个文件包含一部分图像和相应的标签。我们将使用Python的pickle库来加载数据。...最后，我们评估模型的性能并输出测试准确率。 准确率分析 深度学习模型的性能通常通过准确率来评估。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。...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。
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。...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)...第一个全连接层包含64个神经元，并使用ReLU激活函数。 输出层包含10个神经元，对应CIFAR-10数据集中的类别。...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。
「@Author：Runsen」 上次基于CIFAR-10 数据集，使用PyTorch构建图像分类模型的精确度是60%，对于如何提升精确度，方法就是常见的transforms图像数据增强手段。...warnings.filterwarnings('ignore')` device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') 加载数据集...transforms.ToTensor(), transforms.Normalize(mean = (0.5, 0.5, 0.5), std = (0.5, 0.5, 0.5)) ]) 可视化具体的图像..., idx+1, xticks=[], yticks=[]) imshow(images[idx]) ax.set_title(classes[labels[idx]]) 建立常见的CNN...labels).sum().item() print("Accuracy of Test Images: %f %%" % (100 * float(correct) / total)) 经过图像数据增强
【小土堆】时记录的 Jupyter 笔记，部分截图来自视频中的课件。...dataset的使用 在 Torchvision 中有很多经典数据集可以下载使用，在官方文档中可以看到具体有哪些数据集可以使用： image-20220329083929346.png 下面以CIFAR10...数据集为例，演示下载使用的流程，在官方文档中可以看到，下载CIFAR10数据集需要的参数： image-20220329084051638.png root表示下载路径 train表示下载数据为数据集还是训练集...img, target = train_set[i] writer.add_image("test_set", img, i) writer.close() 在tensorboard输出后，在终端中输入命令启动...tensorboard，然后可以查看图片： image-20220329090029786.png dataloader的使用 主要参数： image-20220329090711388.png
为了弄明白，本文将从三个方面来分析"key"： 1.为什么要使用key 2.使用index做key存在的问题 3.正确的选择key 1.为什么要使用key react官方文档是这样描述key的： Keys...因此你应当给数组中的每一个元素赋予一个确定的标识。...react只diff到了p标签内值的变化，而input框中的值并未发生改变，因此不会重新渲染，只更新的p标签的值。 当使用唯一id作为key后： ?...3.正确的选择key 3.1 纯展示 如果组件单纯的用于展示，不会发生其他变更，那么使用index或者其他任何不相同的值作为key是没有任何问题的，因为不会发生diff，就不会用到key。...因为当数据变更后，相同的数据的key也有可能会发生变化，从而重新渲染，引起不必要的性能浪费。 如果数据源不满足我们这样的需求，我们可以在渲染之前为数据源手动添加唯一id，而不是在渲染时添加。
今天跟大家聊聊context的设计机制及如何正确使用。 01 为什么要引入Context context.Context是Go中定义的一个接口类型，从1.7版本中开始引入。...如下图： Context的目的就是为了在关联的协程间传递信号和共享数据的，而每个协程又只能管理自己的子节点，而不能管理父节点。所以，在整个处理过程中，Context自然就衍生成了树形结构。...例如像trace_id之类的，用于维护作用，就适合用在Context中传递。 4.1 什么是请求范围（request-scoped）内的数据 这个没有一个明显的划定标准。...4.2 使用Context.Value的缺点 使用Context.Value会对降低函数的可读性和表达性。...要想正确的在项目中使用context，理解其背后的工作机制以及设计意图是非常重要的。
——为了今天要写的内容，运行了将近7个小时的程序，在数据库中存储了1千万条数据。—— 今天要说的是mysql数据库的IF()函数的一个实例。...遇到这样的问题，我们一般的思路就是用type分组，分别查询系统通知和投诉建议的总条数，然后用两个子查询来统计成功条数和失败条数。...mf.status = 1 AND m.type = mf.type) failtotal FROM message m GROUP BY m.type 我们看看运行时间，统计1千万条数据大概需要...那么有没有更简单，更快的统计方式呢，当然是有的，就是我们今天主要讲的if()函数。...基本语法 IF(expr1,expr2,expr3)，如果expr1的值为true，则返回expr2的值，如果expr1的值为false，则返回expr3的值。就是一个简单的三目表达式。
Protobuf是google开发的一个序列化和反序列化的协议库，我们可以自己设计传递数据的格式，通过.proto文件定义我们的要传递的数据格式。...在之前的博文中已经简单介绍了onnx，其中onnx.proto就代表了onnx模型的基本数据结构。...mediapipe中使用了大量的ProtoBuf技术来表示图结构，而且mediapipe原生并不是采用cmake来构建项目，而是使用google自家研发的bazel，这个项目构建系统我就不评价了，而现在我需要使用...CLion中Cmake来编译proto生成的.pb.cc和.pb.h不在原始目录，而是集中在cmake-build-debug(release)中，我们额外需要将其中生成的.pb.cc和.pb.h文件移动到原始地址...正确修改cmake 对于这种情况，比较合适的做法是直接使用命令进行生成。
数据在深度学习中的重要性怎么说都不为过，无论是训练模型，还是性能调优，都离不开大量的数据。有人曾经断言中美在人工智能领域的竞赛，中国将胜出，其依据就是中国拥有更多的数据。...除了自行搜集数据，还有一条捷径就是获得公开的数据集，这些数据集往往是研究机构或大公司出于研究的目的而创建的，提供免费下载，可以很好的弥补个人开发者和小型创业公司数据不足的问题。...不过由于这些数据集由不同的组织创建，其格式也各不相同，往往需要针对不同的数据集编写解析代码。 keras作为一个高层次的深度学习框架，提供了友好的用户接口，其内置了一些公共数据集的支持。...通过这些数据集接口，开发者不需要考虑数据集格式上的不同，全部由keras统一处理，下面就来看看keras中集成的数据集。...出于方便起见，单词根据数据集中的总体词频进行索引，这样整数“3”就是数据中第3个最频繁的单词的编码。
CIFAR-10 数据集 本教程使用具有 10 个类的CIFAR10 数据集：‘airplane’, ‘automobile’, ‘bird’, ‘cat’, ‘deer’, ‘dog’, ‘frog...这些分别是绘图和数据转换的基本库。...# import convolution functions like Relu import torch.optim as optim # optimzer torchvision 用于加载流行的数据集...，例如随机梯度下降 (SGD) 在加载数据之前，首先定义一个应用于 CIFAR10 数据集中的图像数据的转换器transform。...调超参数 使用不同的优化器 图像数据增强 尝试更复杂的架构，例如ImageNet 模型 处理过拟合
下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) 该数据集包括了学生的一些信息和考试中获得的分数。 1. 字段描述 2. 数据预览 3. 字段诊断信息 4....数据来源 来源于Kaggle。
安装官方提供的开发者工具 pip install nuscenes-devkit==1.0.5 2....下载数据 从官方网站上下载数据NuScenes 3D object detection dataset，没注册的需要注册后下载。...注意： 如果觉得数据下载或者创建data infos有难度的，可以参考本文下方 5. 3. 数据组织结构 下载好数据集后按照文件结构解压放置。...其在OpenPCDet中的数据结构及其位置如下，根据自己使用的数据是v1.0-trainval，还是v1.0-mini来修改。...数据获取新途径 如果觉得数据下载或者创建data infos有难度的，可以考虑使用本人处理好的数据 v1.0-mini v1.0-trainval 数据待更新… 其主要存放的结构为 │── v1.0
如何正确的清理MySQL中的数据 1. 为什么删了数据，表文件大小没有变 1.1 数据删除流程 删除记录，只会将记录标记为删除，表示该位置可以服用。 数据数据页，表示数据页可以复用。...使用 delete 删除所数据，所有的数据页会被标记为可复用，但是磁盘空间的占用没有变化。 1.2 数据空洞 删除，插入等操作会使数据页上出现空元素，也叫做数据空洞。 2....如何避免数据空洞 假设数据表A中存在大量数据空洞，解决的办法就是重建表。 2.1 重建表的流程 建立临时文件，扫描表A主键的所有数据页。 利用表A的记录生成B+树，存储到临时文件X。...生成的临时文件的过程中，所有对表A的操作记录在日志文件中。 临时文件X生成后，将日志文件应用到临时文件，得到新的临时文件 用临时文件 替换表A的数据文件。...2.2 什么是Online DDL 在复制表的同时，将对表的操作，写入日志文件，之后再将日志文件应用到复制文件上，实现复制表的时候，不阻塞其他对表的写入操作，因此称为Online DDL。
很多人都在使用Linux Homebrew ，有三个技巧可以帮助你更好的使用它： 避免环境污染 首先要避免将 Homebrew 的 bin 目录添加到PATH ，而仅仅将你需要使用的几个可执行做软连接放到...~/bin 下面（这个目录在PATH 中），以避免环境污染。...当你编译或者安装新软件时，你显然希望它依赖的是/usr 目录下面的系统文件，而如果把 Homebrew 的 bin 目录长期置于$PATH 中，那么编译时将会调用到 Homebrew 里面的 gcc /...clang （这两个经常在 brew 中被自动安装，用于编译和安装 homebrew 中源码形式的包），即便你的 brew 中没有 gcc / clang，也会在分析依赖时调用到 pkg-config...所以把你需要的工具做个软连接放到~/bin 下面就可以既使用 homebrew 又避免环境污染，只是在调用 brew 安装新包时需要临时添加 homebrew 的 bin 目录到$PATH 中，用完了又取消
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