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cifar10_lenet5.py
cifar10_lenet5.py
LeNet5
cifar10
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在 Tensorflow 框架下利用 tf.Keras来构建 LeNet5 模型
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cifar10分类.py
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cifar10.py
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class定义方式构建出基础 CNN 网络，还包含 cifar10 数据集读取，模型参数保存与读取，loss 及准确率曲线绘制等功能。
Pytorch之LeNet实现（CIFAR10）.rar
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LetNet是卷积神经网络的祖师爷LeCun在1998年提出， 用于解决手写体识别的视觉任务， 我们用CIFAR-10数据集，验证LeNet模型的准确率， 希望能够帮助大家更好的理解LeNet的模型，以及网络训练的整个流程，谢谢大家指正。
cifar10_resnet.py例子
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keras 官方例子，深度学习专用，机器学习专用，代码简单，
ResNet-cifar10.py
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程序是用python实现的。使用的是基于tensorflow的keras框架，网络结构是resnet50。数据集导入的是cifar10。效果很好。代码有详细注释。
cifar10_input.py
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此文件是数据的输入读取环节，Copyright 2015 The TensorFlow Authors. All Rights Reserved. Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); you may not use this file except in compliance with the Lice
pytorch绘制并显示loss曲线和acc曲线，LeNet5识别图像准确率
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我用的是Anaconda3 ，用spyder编写pytorch的代码，在Anaconda3中新建了一个pytorch的虚拟环境（虚拟环境的名字就叫pytorch)。 以下内容仅供参考哦~~ 1.首先打开Anaconda Prompt，然后输入activate pytorch，进入pytorch. 2.输入pip install tensorboardX，安装完成后，输入python，用from t
用keras搭建CNN跑cifar10.py
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经过局部对比度标准化后的特征输入下采样层，为了保证不变性的同时获取较高的识别率，因此对池化层也进行多尺度的的变换，根据输出特征的维度相应调整池化层的采样间隔。其采样间隔越大输出特征映射图就越模糊，特征不变性就越强。经过下采样后将所有特征图传递给全连接层，用于下一步的目标分类识别。
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keras 官方例子，深度学习专用，机器学习专用，代码简单，
tensorflow基于cifar10卷积神经网络cifar10.py源码
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tensorflow 卷积神经网络 cifar10 有代码解析 对于入门学习者很有帮助
cifar10_inception10.py
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TensorFlow多GPU训练官方示例，绝壁不是草泥马写个CUDA_VISIBLE_DEVICES就可以解决的事情。整体思路关键是求变量在各个GPU上的梯度平均值，然后用梯度平均值去更新变量。
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keras_load_cifar10.py例子
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官方例子，深度学习专用，机器学习专用，代码简单，一看就会(keras load cifar10)
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使用tensorflow实现lenet网络，使用的事cifar10这个数据集。
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tensorflow基于cifar10卷积神经网络cifar10_train.py源码
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tensorflow 卷积神经网络 cnn cifar10数据集 有源码解析 于入门学习者很有帮助
planar_utils.py和testCases_cv2.py
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caffe_pb2.py
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caffe_pb2文件，在出现TypeError: expected bytes, str found问题的时候可以考虑用来替换caffe_root/python/caffe/proto/caffe_pb2.py文件
convert_obj_three.py
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