专门针对视觉，我们创建了一个名为torchvision的包，其中包含用于常见数据集（例如 Imagenet，CIFAR10，MNIST 等）的数据加载器，以及用于图像（即torchvision.datasets和torch.utils.data.DataLoader）的数据转换器。 在本教程中，我们将使用 CIFAR10 数据集。 它具有以下类别：“飞机”，“汽车”，“鸟”，“猫”，“鹿”，“狗”，“青蛙”，“马”，“船”，“卡车”。 CIFAR-10 中的图像尺寸为3x32x32，即尺寸为32x32像素的 3 通道彩色图像。 classes = ('plane', 'car', 'bird', 'cat', 'deer', 'dog', 'frog', 'horse', 'ship', 'truck')

我就废话不多说了，大家还是直接看代码吧！ import keras from keras.datasets import cifar10 from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Dropout, Activation, Flatten from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, BatchNormalization from keras

卷积神经网络经典代码，采用tensorflow框架，能够实现对cifar10数据集的经典分类。

包含cifar10数据集，CNN卷积网络源码，OpenMV IDE2.2，PPT

这是基于 CIFAR10 数据集的 CNN 在 TensorFlow 上的实现，与 上一个 相比增加了 TensorBoard 的实现，可以在浏览器中查看可视化结果。tensorboard 目录存放着用于可视化的日志文件。

cifar10数据集，内附使用说明

在CIFAR-10数据集上训练的PyTorch模型 我修改了官方实施的流行CNN模型，并对CIFAR-10数据集进行了训练。 我在原始代码中更改了类的数量，过滤器大小，步幅和填充，以便它可以与CIFAR-10一起使用。 我也共享这些模型的权重，因此您只需加载权重并使用它们即可。 通过使用PyTorch-Lightning，该代码具有很高的可复制性和可读性。 支持模型的统计 不。 模型 值累积 否。参数 尺寸 1个 vgg11_bn 92.39％ 28.150百万 108兆字节 2个 vgg13_bn 94.22％ 28.334百万 109兆字节 3 vgg16_bn 94.00％ 33.647百万 129兆字节 4 vgg19_bn 93.95％ 38.959百万 149兆字节 5 网路18 93.07％ 11.174百万 43兆字节 6 资源34 9

主要是对cifar10数据集的一个图片的读取操作，将cifar10数据集的bin格式转换为图片格式，注意需要自行下载数据，建立test,train空文档

cifar10数据集，python数据集原格式+jpg格式，图片格式为代码生成的jpg格式的cifar10数据集，分别存放在train,test文件夹，代码标签格式为0_0,0_1,...解压后可直接导入data_batch使用，进行cifar10训练

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