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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。

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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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在cpu上用resnet训练cifar10数据集，利用tensorflow平台。

kaggle_cifar10数据集，

lmdb格式的cifar10数据集，注意：此数据集不是原始格式，是已经转化为lmdb格式的数据集，主要用来进行caffe网络的训练。