环境：python3.11.10pytorch2.3.0一、前期准备1.设置GPUimporttorchimporttorch.nnasnnimportmatplotlib.pyplotaspltimporttorchvisiondevice=torch.device("cuda"iftorch.cuda.is_available()else"cpu")device2.导入数据使用dataset下载CI

黑白图片黑白图片（灰度图）通过2维向量（矩阵）来表达。2个维度的长度分别代表了图片的高度和宽度（以像素为单位），向量元素记录着每一个像素的灰度（数值越大，颜色越浅）例如下面右图矩阵标注了左图像素点的灰度分布：彩色图片彩色图片通过3维向量来表达。3个维度的长度分别代表了

关于深度实战社区我们是一个深度学习领域的独立工作室。团队成员有：中科大硕士、纽约大学硕士、浙江大学硕士、华东理工博士等，曾在腾讯、百度、德勤等担任算法工程师/产品经理。全网20多万+粉丝，拥有2篇国家级人工智能发明专利。社区特色：深度实战算法创新获取全部完整项目

目录Tensorflow第T2周：彩色图片分类一、前期工作1.设置GPU2.导入数据3.归一化4.可视化二、构建CNN网络3.模型编译四、训练模型五、预测六、模型评估总结：Tensorflow第T2周：彩色图片分类

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引言当想要压缩一张彩色图像时，彩色图像通常由数百万个颜色值组成，每个颜色值都由红、绿、蓝三个分量组成。因此，如果我们直接对图像的每个像素进行编码，会导致非常大的数据量。为了减少数据量，我们可以尝试减少颜色的数量，从而降低存储需求。1.主要原理（一）颜色聚类（ColorClusterin

打卡～555我的环境：●语言环境：Python●编译器：jupyternotebook●深度学习环境：Pytorch>-**

一、前期准备1.设置GPUimporttorchimporttorch.nnasnnimportmatplotlib.pyplotaspltimporttorchvision#设置硬件设备，如果有GPU则使用，没有则使用cpudevice=torch.device("cuda"iftorch.cuda.is_available()else"cpu")Output：device(type='cuda&#

原文链接：https://blog.csdn.net/master_hunter/article/details/133156758卷积神经网络相对于普通神经网络在于以下四个特点：局部感知域：CNN的神经元只与输入数据的一小部分区域相连接，这使得CNN对数据的局部结构具有强大的敏感性，可以自动学习到图像的特征。参数共享：在CNN中，同一个

把彩色图片转换为灰色的图片,直接用.net接口遍历每个像素点转换的效率非常低,800K的图片65万像素我的电脑要用5分钟,而用了unsafe,速度提高了几千倍,同样的图片只用了0.几秒附一个常用的遍历像素点转换的代码构造函数publicTphc(){ InitializeCompon

有点标题党嫌疑，大家忽略就好，作为园子老人，确实想为园子出一份力。压缩前共21.4MB压缩后节省64%流量成本节省11.55%=33%*70%*50%解释：从https://www.cnblogs.com/cmt/p/17280054.html这篇文章的官方评论回复中得知，三分之一的成本是服务器成本服务器成本中70%是流

1.向量：有大小有方向(比如带箭头的线段,箭头所指代表方向，线段长度代表大小)图片数据通常以向量的形式保存并进行处理。向量将图片分解成一个个像素，向量元素记录着各

  这里tensor的通道排序（batch，channel，height，width）batch就是一次传入的处理多少个图片，比如32张图片channel彩色图片的channel就是rgb三个通道，3。ps：在cifar10中的数据