原文:【tf.keras】在 cifar 上训练 AlexNet,数据集过大导致 OOM

cifar 每张图片的大小为 ,而 AlexNet 要求图片的输入是 也有说 的,这是 的图片进行大小为 的 zero padding 的结果 ,所以一种做法是将 cifar 数据集的图片 resize 到 。 当然,更好的做法是修改输入层大小,并且适当对 filter 大小进行修改,可以参考 cifar cnn.py,虽然 cifar cnn.py 中的网络不是 AlexNet。 此时遇到的问题 ...

2019-07-15 22:18 0 897 推荐指数:

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AlexNet实现cifar10数据集分类

此代码运行较慢,单次遍历需要近15分钟,由此可见两层全连接层2048个神经元远远拖慢运行速度 ...

Tue Sep 01 05:33:00 CST 2020 0 1188
pytorch_训练CIFAR数据集

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基于cifar创建自己的数据集训练 整体流程 resize图像,在图像名称附上标签 eg: 1_a.jpg 获取图像的像素 R G B 合并在一个列表 将文件名、数据、标签和batch_label合并在一个字典中 用二进制的方式存储字典内容,得到和cifar相同的 修改 ...

Fri May 29 22:17:00 CST 2020 0 567
使用Keras训练大规模数据集

官方提供的.flow_from_directory(directory)函数可以读取并训练大规模训练数据,基本可以满足大部分需求。但是在有些场合下,需要自己读取大规模数据以及对应标签,下面提供一种方法。 步骤0:导入相关 步骤1:准备数据 ...

Thu Jul 26 20:26:00 CST 2018 0 5374
 
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