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    发布日期: 2021-03-28
  • 语言: 其他
  • 标签: 其他  

资源简介


该压缩包包括了TensorFlow基于CIFAR10数据集的卷积神经网络的代码实现,以及多个测试结果的测试图片。

资源截图

代码片段和文件信息

# coding: utf-8

# Python2
# from __future__ import print_function division
# import tensorflow as tf
# import numpy as np
# import matplotlib.pyplot as plt
# import cPickle as pickle
# import seaborn

# Python3
import tensorflow as tf
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import _pickle as pickle
import seaborn


def unpickle(filename):
    ‘‘‘解压数据‘‘‘
    # Python2
    # with open(filename) as f:
    #     d = pickle.load(f)
    #     return d
    
    # Python3
    with open(filename ‘rb‘) as f:
        d = pickle.load(f encoding=‘latin1‘)
        return d


def onehot(labels):
    ‘‘‘one-hot 编码‘‘‘
    n_sample = len(labels)
    n_class = max(labels) + 1
    onehot_labels = np.zeros((n_sample n_class))
    onehot_labels[np.arange(n_sample) labels] = 1
    return onehot_labels


# 训练数据集
data1 = unpickle(‘cifar10-dataset/data_batch_1‘)
data2 = unpickle(‘cifar10-dataset/data_batch_2‘)
data3 = unpickle(‘cifar10-dataset/data_bat

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----

     文件       5615  2016-12-28 10:43  cnn-tensorflow-cifar10\cnn-TensorFlow-cifar10.py

     文件      73098  2016-12-28 10:44  cnn-tensorflow-cifar10\cnn-tf-cifar10-0.3218.png

     文件      67745  2016-12-28 10:44  cnn-tensorflow-cifar10\cnn-tf-cifar10-0.3329.png

     文件      65355  2016-12-28 10:44  cnn-tensorflow-cifar10\cnn-tf-cifar10-0.3654.png

     文件      66975  2016-12-28 10:44  cnn-tensorflow-cifar10\cnn-tf-cifar10-0.4215.png

     文件      81084  2016-12-28 10:44  cnn-tensorflow-cifar10\cnn-tf-cifar10-0.5814.png

     文件      72932  2016-12-28 10:44  cnn-tensorflow-cifar10\cnn-tf-cifar10-0.5838.png

     文件      71373  2016-12-28 10:44  cnn-tensorflow-cifar10\cnn-tf-cifar10-0.5902.png

     文件      76310  2016-12-28 10:44  cnn-tensorflow-cifar10\cnn-tf-cifar10-0.5956.png

    ..AD...         0  2016-12-28 10:49  cnn-tensorflow-cifar10

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               580487                    10


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