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1 CIFAR-10 数据集

CIFAR-10数据集是机器学习中的一个通用的用于图像识别的基础数据集,官网链接为:The CIFAR-10 dataset

下载使用的版本是:

将其解压后(代码中包含自动解压代码),内容为:

2 测试代码

测试代码公布在GitHub:yhlleo

主要代码及作用:

文件 作用
cifar10_input.py 读取本地或者在线下载CIFAR-10的二进制文件格式数据集
cifar10.py 建立CIFAR-10的模型
cifar10_train.py 在CPU或GPU上训练CIFAR-10的模型
cifar10_multi_gpu_train.py 在多个GPU上训练CIFAR-10的模型
cifar10_eval.py 评估CIFAR-10模型的预测性能

该部分的代码,介绍了如何使用TensorFlow在CPU和GPU上训练和评估卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)。

3 相关网页及教程

更加详细地介绍说明,请浏览网页:Convolutional Neural Networks

中文网站极客学院也有该部分的汉译版:卷积神经网络

代码源自tensorflow官网:tensorflow/models/image/cifar10

4 代码修改说明

GitHub公布代码相对源码(本人的Tensorflow版本还是0.5),主要进行了以下修正:

  • cifar10.py
# indices = tf.reshape(tf.range(FLAGS.batch_size), [FLAGS.batch_size, 1])
indices = tf.reshape(range(FLAGS.batch_size), [FLAGS.batch_size, 1]) # or
indices = tf.reshape(tf.range(0, FLAGS.batch_size, 1), [FLAGS.batch_size, 1])

此处,源码编译时会出现以下错误:

  ...
File ".../cifar10.py", line 271, in loss
indices = tf.reshape(tf.range(FLAGS.batch_size), [FLAGS.batch_size, 1])
TypeError: range() takes at least 2 arguments (1 given)
  • cifar10_input_test.py
#self.assertEqual("%s:%d" % (filename, i), tf.compat.as_text(key))

import compat as cp
... self.assertEqual("%s:%d" % (filename, i), cp.as_text(key))

不然的话,我测试的时候就会出现这的错误:

AttributeError: 'module' object has no attribute 'compat'
  • cifar10_train.pycifar10_multi_gpu_train.py

源代码里的最大迭代次数max_steps1000000,需要训练几个小时,不忍心折腾我的破笔记本,就改为了20000

其他改动,例如导入模块或者文件路径等,都很容易理解,就不列举了~

运行结果,与官网上公布的一致,也不再列举。附上一张运行结果截图:

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