【学习笔记】机器学习之用TensorFlow cnn 测试CIFAR-10数据集
1.TensorFlow
如果想对这个框架有深刻的认识,可以去看相关的一些课程。只是初步了解的话,就看看网上的相关的入门基础和代码案例,了解他每一步做啥就行了。
可以先学学训练MNIST这个入门级的计算机视觉数据集,再来训练测试cifar-10
2.cnn
https://www.zhihu.com/question/52668301/answer/131573702
知乎上耐心看下去也就差不多懂个大概了。有个高票答案写得特别好。
以下是当时看了之后自己做的一些总结。
3.除此之外,还有一些小的地方。
比如梯度下降法,和反向传播算法之类的。
反向传播算法https://www.zhihu.com/question/24827633 作者陈唯源 我觉得写得可清楚了
4.环境python3 需要的东西pycharm自己下就好了
代码 tensorflow-CNN-CIFAR-10-master github上的 注释非常完备
step1:下载cifar-10数据集并读取出来
#images_train---训练的图像数据 cls_train---以整型返回类的数目(0-9) labels_train---标签数组(如[0,0,0,0,0,0,1,0,0,0]) one-hot coding
下面是mnist的例子:
这里使用的是prettytensor,比tf简洁得多,运用了两层卷积
step4:测试并计算精度