2. 程式人生 > >【翻譯】TensorFlow卷積神經網絡識別CIFAR 10Convolutional Neural Network (CNN)| CIFAR 10 TensorFlow

【翻譯】TensorFlow卷積神經網絡識別CIFAR 10Convolutional Neural Network (CNN)| CIFAR 10 TensorFlow

阿新 • • 發佈：2018-11-12
man 加載 published class cif alt lis update air

原網址:https://data-flair.training/blogs/cnn-tensorflow-cifar-10/

by DataFlair Team · Published May 21, 2018 · Updated September 15, 2018

1、目標-TensorFlow CNN 卷積神經網絡

在之前的TensorFlow教程中，我們討論了使用TensorFlow進行手寫識別。今天我們講學習怎樣使用TensorFlow創建一個卷積神經網絡關於CIFAR 10的分類模型。進一步，在本篇教程中，我們將會了解CIFAR 10的分類模型的結構，也會對該模型分類效果進行預測，為此我們將學習訓練並加載該模型的例子。開始開始！

技術分享圖片

2、卷積神經網絡

在開始之前我們要充分理解CNN的原理。通常我們采用CIFAR 10數據集，這是一個物體識別的數據集，由60000張32*32的圖片，包含10中類型的物體組成。

https://data-flair.training/blogs/wp-content/uploads/sites/2/2018/05/Typical_cnn.png

下載地址 https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html.

3、CIFAR 10模型結構

該模型86%的正確率，需要在GPU上訓練幾小時。你需要下列文件：

cifar10_input.py Reads the native CIFAR-10 binary file format.


cifar10.py Builds the CIFAR-10 model.
cifar10_train.py Trains a CIFAR-10 model on a CPU or GPU.
cifar10_multi_gpu_train.py Trains a CIFAR-10 model on multiple GPUs.
cifar10_eval.py Evaluates the predictive performance of a CIFAR-10 model.

a.輸入

下面還沒翻譯完 稍等

【翻譯】TensorFlow卷積神經網絡識別CIFAR 10Convolutional Neural Network (CNN)| CIFAR 10 TensorFlow

相關推薦

【翻譯】TensorFlow卷積神經網絡識別CIFAR 10Convolutional Neural Network (CNN)| CIFAR 10 TensorFlow

man 加載 published class cif alt lis update air 原網址:https://data-flair.training/blogs/cnn-tensorflow-cifar-10/ by DataFlair Team · Publish

【翻譯】TensorFlow卷積神經網路識別CIFAR 10Convolutional Neural Network (CNN)| CIFAR 10 TensorFlow

原網址:https://data-flair.training/blogs/cnn-tensorflow-cifar-10/ by DataFlair Team · Published May 21, 2018 · Updated September 15, 2018 1、目標-TensorFlow C

吳恩達【深度學習工程師】 04.卷積神經網絡 第三周目標檢測 （1）基本的對象檢測算法

元素 需要 有關 卷積 訓練 特定 步長 來看 選擇 該筆記介紹的是《卷積神經網絡》系列第三周：目標檢測（1）基本的對象檢測算法 主要內容有： 1.目標定位 2.特征點檢測 3.目標檢測 目標定位 使用算法判斷圖片中是不是目標物體，如果是還要再圖片中標出其位置並

AI相關 TensorFlow -卷積神經網絡 踩坑日記之一

一個 模糊 結果 隊列 二維 圖片路徑 降維 支持 日記 上次寫完粗淺的BP算法 介紹 本來應該繼續把 卷積神經網絡算法寫一下的 但是最近一直在踩 TensorFlow的坑。所以就先跳過算法介紹直接來應用場景，原諒我吧。 TensorFlow 介紹 TF是google

Tensorflow卷積神經網絡[轉]

entropy sam 人的 cast 2.6 關於 == element 兩個 Tensorflow卷積神經網絡 卷積神經網絡(Convolutional Neural Network, CNN)是一種前饋神經網絡, 在計算機視覺等領域被廣泛應用. 本文將簡單介紹其原

TensorFlow 卷積神經網絡--卷積層

意圖 有著 image 卷積神經網絡 細節 inf gpo body kernel 之前我們已經有一個卷積神經網絡識別手寫數字的代碼，執行下來正確率可以達到96%以上。 若是再優化下結構，正確率還可以進一步提升1~2個百分點。 卷積神經網絡在機器學習領域有著廣泛的應用。現在

tensorflow 卷積神經網絡預測手寫 數字

擬合 圖片地址 prepare nis 定義 imp ons put inpu # coding=utf8 import tensorflow as tffrom tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_datafr

卷積神經網絡識別手寫數字實例

取出 return hot lte git tensor on() port cross 卷積神經網絡識別手寫數字實例： import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import i

【TensorFlow實戰】TensorFlow實現經典卷積神經網絡之VGGNet

3*3 一次 卷積神經網絡 有意 研究 而不是 不同等級 帶來 這一 VGGNet 　　VGGNet是牛津大學計算機視覺組與Google DeepMind公司的研究員一起研發的深度卷積神經網絡。VGGNet探索了卷積神經網絡的深度與其性能之間的關系，通過反復堆疊3*3的小型

【TensorFlow/簡單網絡】MNIST數據集-softmax、全連接神經網絡，卷積神經網絡模型

idt form data labels pac amp sil ber 內置函數 初學tensorflow，參考了以下幾篇博客：soft模型 tensorflow構建全連接神經網絡tensorflow構建卷積神經網絡tensorflow構

【TensorFlow實戰】TensorFlow實現經典卷積神經網絡之ResNet

man bject dep lte 也會 weight params detail 三層 ResNet 　　ResNet(Residual Neural Network)通過使用Residual Unit成功訓練152層深的神經網絡，在ILSVRC 2015比賽中獲得冠軍

AlexNet卷積神經網絡【前向反饋】

div gradient type ros 比賽 star default 梯度 -s 1.代碼實現 1 # -*- coding: utf-8 -*- 2 """ 3 Created on Wed Nov 14 17:13:05 2018 4

【Python圖像特征的音樂序列生成】深度卷積網絡，以及網絡核心

img 對比 images 兩個 避免 pytho lam 其中 src 這個項目主要涉及到兩個網絡，其中卷積神經網絡用來提取圖片表達的情緒，提取出一個二維向量。 網絡結構如圖： 詞向量采用預訓練的glove模型，d=50，其他信息包括了圖片的“空曠程度”、亮度、

TensorFlow框架(4)之CNN卷積神經網絡詳解

this map ets 多層神經網絡 本地 height its 網絡 操作 1. 卷積神經網絡 1.1 多層前饋神經網絡 　　多層前饋神經網絡是指在多層的神經網絡中，每層神經元與下一層神經元完全互連，神經元之間不存在同層連接，也不存在跨層連接的情況，如圖 11所示。

Tensorflow框架初嘗試————搭建卷積神經網絡做MNIST問題

過擬合 dict cast 官方文檔 float hot blog next 神經網絡 Tensorflow是一個非常好用的deep learning框架 學完了cs231n，大概就可以寫一個CNN做一下MNIST了 tensorflow具體原理可以參見它的官方文檔 然後C

學習筆記TF057:TensorFlow MNIST，卷積神經網絡、循環神經網絡、無監督學習

back ide str 描述 com 類別 bat softmax 比例 MNIST 卷積神經網絡。https://github.com/nlintz/TensorFlow-Tutorials/blob/master/05_convolutional_net.py 。Te

『TensorFlow』讀書筆記_簡單卷積神經網絡

ssi init 計算 全連接 min clas labels bat hold 網絡結構 卷積層->池化層->卷積層->池化層->全連接層->Softmax分類器 卷積層激活函數使用relu 全連接層激活函數使用relu 池化層模式使用SAM

TensorFlow實戰之實現AlexNet經典卷積神經網絡

ima 數據集 cross 輸出結果 運行 article 像素 ons 做了 本文已同步本人另外一個博客（http://blog.csdn.net/qq_37608890/article/details/79371347） 本文根據最近學習

深度學習之 TensorFlow（四）：卷積神經網絡

padding valid 叠代 val 分析 此外 nbsp drop BE 基礎概念： 　　卷積神經網絡（CNN）：屬於人工神經網絡的一種，它的權值共享的網絡結構顯著降低了模型的復雜度，減少了權值的數量。卷積神經網絡不像傳統的識別算法一樣，需要對數據進行特征提取和數據重

TensorFlow(九)：卷積神經網絡實現手寫數字識別以及可視化

writer orm true 交叉 lar write 執行 one 界面 上代碼： import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist =