原文:【tf.keras】在 cifar 上訓練 AlexNet,數據集過大導致 OOM

cifar 每張圖片的大小為 ,而 AlexNet 要求圖片的輸入是 也有說 的,這是 的圖片進行大小為 的 zero padding 的結果 ,所以一種做法是將 cifar 數據集的圖片 resize 到 。 當然,更好的做法是修改輸入層大小,並且適當對 filter 大小進行修改,可以參考 cifar cnn.py,雖然 cifar cnn.py 中的網絡不是 AlexNet。 此時遇到的問題 ...

2019-07-15 22:18 0 897 推薦指數:

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AlexNet實現cifar10數據集分類

此代碼運行較慢,單次遍歷需要近15分鍾,由此可見兩層全連接層2048個神經元遠遠拖慢運行速度 ...

Tue Sep 01 05:33:00 CST 2020 0 1188
pytorch_訓練CIFAR數據集

cifar數據集訓練與測試 CIFAR數據集下載 https://download.csdn.net/download/wangxiaobei2017/12474160 下載數據后更改配置,將下載路徑改成自己的路徑 訓練 並 預測 ...

Fri May 29 22:34:00 CST 2020 0 793
pytorch_基於cifar創建自己的數據集訓練

基於cifar創建自己的數據集訓練 整體流程 resize圖像,在圖像名稱附上標簽 eg: 1_a.jpg 獲取圖像的像素 R G B 合並在一個列表 將文件名、數據、標簽和batch_label合並在一個字典中 用二進制的方式存儲字典內容,得到和cifar相同的 修改 ...

Fri May 29 22:17:00 CST 2020 0 567
使用Keras訓練大規模數據集

官方提供的.flow_from_directory(directory)函數可以讀取並訓練大規模訓練數據,基本可以滿足大部分需求。但是在有些場合下,需要自己讀取大規模數據以及對應標簽,下面提供一種方法。 步驟0:導入相關 步驟1:准備數據 ...

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