cifar 10 예제

나는이 (trainX, trainY), (testX, testY) = cifar10.load_data()를 이것으로 대체했을 때 (trainX, trainY), (testX, testY) = (train_it, test_it). 다음과 같은 오류가 발생여기에 네트워크 교육에 대한 전체 코드 (가져오기 없이)가 있습니다. 전체 코드는 cifar/cnn_train.py에서 찾을 수 있습니다. 코드 (아래)는 Jupyter 노트북에 출력을 남기지 않습니다. Spyder에서 동일한 코드를 실행하여 많은 오류를 발생시면 됩니다. 나는 토르 웹 기반의 예제 페이지에 제공 된 교육 모델의 수정에 관한 다음 예제를 통해 작업 할 수 있기 때문에 당신은이 저를 도와주세요 수 있습니다. def load_dataset(): #로드 데이터 집합(trainX, trainY), (testX, testY) = 하나의 핫 인코딩 대상 값 trainY = to_categorical(trainY) testY = to_categorical(testY) 반환 trainX, trainY, testX, testY # 테스트 하네스 에서 모델 평가를 위한 테스트 하네스 cifar10 데이터 집합 은 keras.dataset에서 matplotlib 가져오기 pyplot에서 sys를 가져옵니다.dataset import cifar10 data10 import cifar10 import 에서 keras.utils import to_categorical from keras.model imports.layers import Conv2D from keras.layers import MaxPooling2D from keras.layers 에서 밀도를 가져옵니다.optimizers에서 병합 Flatten keras.utils 가져오기 np_utils 는 ts CIFAR-10으로 텐서플로우를 가져오지만 작은 벤치마크 데이터 세트이며 메모리에 적합합니다. 따라서 Keras에서 제공하는 cifar10.load_data()를 활용하고 모든 이미지를 메모리에 로드하지만 데이터를 약간 다시 정렬하면 ReadImage가 입력으로 파일 경로 시퀀스를 사용하고 glob를 사용하여 생성되고 파일 시스템에서 이미지를 읽고 반환합니다. 이미지가 숫자 배열인 모양(이미지)의 tuples입니다.

그런 다음 ViewImage를 사용하여 이미지를 표시할 수 있으며, 여기서 0은 이미지를 포함하는 입력 샘플의 열을 나타내고 일시 중지=1은 이미지 간에 1초의 일시 중지를 강제로 합니다. 전체 코드 예제는 cifar/read_images.py를 참조하십시오. 예외: https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar-10-python.tar.gz URL 가져오기 실패: 없음 — [WinError 10060] 연결된 당사자가 시간 후에 제대로 응답하지 않았거나 설정된 연결이 실패했기 때문에 연결 시도가 실패했습니다. 연결된 호스트가 파일 이름에 이미지의 클래스 레이블을 포함하는 더 복잡한 예제에 응답하지 못했기 때문에 cifar/write_images.py에서 볼 수 있습니다. 데이터 보강에는 학습 데이터 집합의 예제 복사본을 작은 임의 수정으로 만드는 작업이 포함됩니다. CPU와 GPU 학습 속도를 비교하려면 모든 cifar*solver.prototxt에서 한 줄을 변경하기만 하면 됩니다: ~.condaenvstensorflowlibsite-packageskerasdatasetcifar10.py in load_data() 20 dirname = `cifar-10-batches-py` 21 origin = `https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar-10-python.tar.gz` 원본=원본, untar=True) 23 24 num_train_samples = 50000 참고: 다중 GPU에 관심이 있는 사용자의 경우 대신 최신 cifar10_estimator 예제를 보는 것이 좋습니다. cifar/cnn_classify.py에는 참 및 예측 클래스 이름으로 이미지를 표시하는 보다 복잡한 예제가 포함되어 있습니다. CNN의 네트워크 아키텍처는 모델이 KerasNetwork에 래핑되는 마지막 줄을 제외한 Keras cifar10_cnn.py 예제(Keras 버전 2.x)의 약간 수정된 버전입니다.

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