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[转]CIFAR-10数据集

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发表于 2018-8-24 17:13:40 | 显示全部楼层 |阅读模式
本帖最后由 马猴烧酒 于 2018-8-27 08:46 编辑

本文转载于https://blog.csdn.net/yhl_leo/article/details/50738311
1 CIFAR-10 数据集简介
    CIFAR-10数据集是机器学习中的一个通用的用于图像识别的基础数据集,官网链接为:The CIFAR-10 dataset,数据集的种类如下图
1.png
图1-1
    下载使用的版本是:

1.jpg
图1-2
    将其解压后(代码中包含自动解压代码),内容为:

1.jpg
1.png
图1-3
2 测试代码
    测试代码公布在GitHub:yhlleo
    主要代码及作用:
  1. 文件                         作用
  2. cifar10_input.py        读取本地或者在线下载CIFAR-10的二进制文件格式数据集
  3. cifar10.py        建立CIFAR-10的模型
  4. cifar10_train.py        在CPU或GPU上训练CIFAR-10的模型
  5. cifar10_multi_gpu_train.py        在多个GPU上训练CIFAR-10的模型
  6. cifar10_eval.py        评估CIFAR-10模型的预测性能</font>
复制代码
    该部分的代码,介绍了如何使用TensorFlow在CPU和GPU上训练和评估卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)。
3 相关网页及教程
    更加详细地介绍说明,请浏览网页:Convolutional Neural Networks
    中文网站极客学院也有该部分的汉译版:卷积神经网络
    代码源自tensorflow官网:tensorflow/models/image/cifar10
4 代码修改说明
    GitHub公布代码相对源码(本人的Tensorflow版本还是0.5),主要进行了以下修正:
cifar10.py
  1. #indices = tf.reshape(tf.range(FLAGS.batch_size), [FLAGS.batch_size, 1]),这是新版本中被注释掉的代码
  2. indices = tf.reshape(range(FLAGS.batch_size), [FLAGS.batch_size, 1])#这是可选的新增的代码
  3. # 或者使用下面的代码,
  4. indices = tf.reshape(tf.range(0, FLAGS.batch_size, 1), [FLAGS.batch_size, 1])
复制代码
    此处若按以前的版本源码进行源码编译时会出现以下错误:  
  1. File ".../cifar10.py", line 271, in loss
  2.     indices = tf.reshape(tf.range(FLAGS.batch_size), [FLAGS.batch_size, 1])
复制代码
cifar10_input_test.py

  1. #self.assertEqual("%s:%d" % (filename, i), tf.compat.as_text(key))#在新版本被注释掉的代码
  2. import compat as cp
  3. self.assertEqual("%s:%d" % (filename, i), cp.as_text(key))</font>#新版本中替换注释代码的代码
复制代码
    不然的话,我测试的时候就会出现这的错误:
  1. AttributeError: 'module' object has no attribute 'compat'
复制代码
cifar10_train.pycifar10_multi_gpu_train.py
    源代码里的最大迭代次数max_steps为1000000,需要训练几个小时
    附上一张运行结果截图:
1.jpg
图4-1


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发表于 2018-9-15 09:15:57 | 显示全部楼层
额,下载下来,这个数据集格式和其他数据集格式不一样,需要进行转换下
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发表于 2018-9-17 11:57:32 | 显示全部楼层
污妖王 发表于 2018-9-15 09:15
额,下载下来,这个数据集格式和其他数据集格式不一样,需要进行转换下

把数据集分享出来啊
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发表于 2018-9-18 10:58:15 | 显示全部楼层
cifar最不爽的就是没图,不好对比。
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发表于 2018-9-26 08:29:24 | 显示全部楼层
CIFAR数据集,作为入门,很合适。有GPU,训练起来,时间也不长。
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发表于 2018-10-8 08:19:36 | 显示全部楼层
深度大佬进修 发表于 2018-9-18 10:58
cifar最不爽的就是没图,不好对比。

数据集不是有图么
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发表于 2018-10-8 08:46:34 | 显示全部楼层
cifar,精品啊。
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发表于 2018-10-11 08:25:13 | 显示全部楼层

cifar出品,必属精品
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发表于 2018-10-15 08:30:11 | 显示全部楼层
图像识别的很常见的数据集
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