爱站网ip反域名查询,建筑公司网站背景图,广州建筑公司,WordPress文章格式美化案例描述
学习如何搭建CNN卷积神经网络#xff0c;训练cifar-10数据#xff0c;识别图片中的内容。
案例分析
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。一共包含 10个类别的 RGB 彩色图 片#xff1a;飞机…案例描述
学习如何搭建CNN卷积神经网络训练cifar-10数据识别图片中的内容。
案例分析
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。一共包含 10个类别的 RGB 彩色图 片飞机 airplane 、汽车 automobile 、鸟类 bird 、猫 cat 、鹿 deer 、狗 dog 、蛙类 frog 、马 horse 、船 ship 和卡车 truck 。图片由32×32彩色图像组成每个类有6000个图像。cifar-10数据集中共有50000个训练图像和10000个测试图像。 案例实施 1.加载数据
from tensorflow.keras import datasets, layers, models
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) datasets.cifar10.load_data()
2.搭建卷积神经网络
Keras是一个由Python编写的开源人工神经网络库可以作为Tensorflow、Microsoft-CNTK和Theano的高阶应用程序接口进行深度学习模型的设计、调试、评估、应用和可视化。Keras同样提供了序列化方法可以方便的帮助搭建神经网络。
model models.Sequential()
model.add(layers.Conv2D(32, (3, 3), activationrelu, input_shape(32, 32, 3)))
model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2))) model.add(layers.Flatten())
model.add(layers.Dense(64, activationrelu)) model.compile(optimizeradam’, losssparse_categorical_crossentropy’, metrics[accuracy’])
3.可视化训练过程
为了方便查看训练过程中准确率的变化可以借助matplotlib来可视化训练过程。
