原文:tensorflow2.0——利用ResNet训练CIFAR100

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2020-10-01 19:51 0 529 推荐指数:

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基于tensorflow2.0cifar100的VGG13网络训练

和时间问题,网络并没有训练完成,但是已经看到参数变化的效果。(毕竟VGG团队在最初训练时使用4块显卡并行计算还 ...

Tue Feb 11 06:12:00 CST 2020 1 1063
27、CIFAR100实战

CIFAR100cifar10的数据量一样,10是将数据集分为10类,而100是将每一类再分为10类 1、Pipeline  Load datasets  Build Network  Train  Test 2、layers 13层网络 3、代码 ...

Fri Jan 03 19:01:00 CST 2020 0 2197
tensorflow2.0】使用多GPU训练模型

如果使用多GPU训练模型,推荐使用内置fit方法,较为方便,仅需添加2行代码。 在Colab笔记本中:修改->笔记本设置->硬件加速器 中选择 GPU 注:以下代码只能在Colab 上才能正确执行。 可通过以下colab链接测试效果《tf_多GPU》: https ...

Mon Apr 13 20:57:00 CST 2020 0 3437
Tensorflow2(预课程)---8.1、cifar100分类-层方式

Tensorflow2(预课程)---8.1、cifar100分类-层方式 一、总结 一句话总结: 全连接神经网络做cifar100分类不行,简单测试一下,准确率才20%,需要换别的神经网络 二、cifar100分类-层方式 博客对应课程的视频位置 ...

Thu Sep 17 05:59:00 CST 2020 0 517
tensorflow2.0】使用单GPU训练模型

深度学习的训练过程常常非常耗时,一个模型训练几个小时是家常便饭,训练几天也是常有的事情,有时候甚至要训练几十天。 训练过程的耗时主要来自于两个部分,一部分来自数据准备,另一部分来自参数迭代。 当数据准备过程还是模型训练时间的主要瓶颈时,我们可以使用更多进程来准备数据。 当参数迭代过程成为训练 ...

Mon Apr 13 20:31:00 CST 2020 0 4172
 
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