CIFAR10の训练一，CIFAR10CIFAR-10是一个更接近普适物体的彩色图像数据集。CIFAR-10是由Hinton的学生AlexKrizhevsky和IlyaSutskever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

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猫狗分类一、实验背景图像分类是根据图像的语义信息将不同类别图像区分开来，是计算机视觉中重要的基本问题。猫狗分类属于图像分类中的粗粒度分类问题。（1）数据集介绍我们使用CIFAR10数据集。CIFAR10数据集包含60,000张32x32的彩色图片，10个类别，每个类包含6,000张。其中50,000张图片作

1CIFAR10cifar10的官方网址：<http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html>是由32\*32像素的60000张图片组成的数据集，50000张图片用于训练，10000张图片用于测试，其中有10个类别，每个类别有6000张图片，分类之间彼此独立，不会重叠，因此是一个单标签多分类的问题。2读取CIFAR10数据首先在

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期中考试结束了,来填坑,因为真正接触到了玄学和银河的部分,也算是试验了几天的成果把(在上一个文章中,我们已经提到了,通过本课程学到的各种技巧,我们将准确度提升到了80%,这已经超过了大多数CS231N博客的效果了.但是毕竟这个是在基本的卷积网络架构去操作的,所以后续想要

pytorch环境搭建课程给你的环境当中,可以直接用pytorch,当时其默认是没有给你安装显卡支持的.如果你只用CPU来操作,那其实没什么问题,但我的电脑有N卡,就不能调用. 考虑到我已有pytorch环境(大致方法就是确认pytorch版本和对应的cuda版本安装cuda,再按照官网即可,建议自

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Cifar10数据集由6万张32*32的彩色图片组成，一共有10个类别。每个类别6000张图片。其中有5万张训练图片及1万张测试图片。数据集被划分为5个训练块和1个测试块，每个块1万

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注意事项：1、我要用kaggle的数据集，而不是用其它的数据集；2、最终得到的结果要以test为导向；1、先打开jupyter，并且把数据集传到dl_machine上去。想办

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