原文:tensorflow2.0——利用ResNet訓練CIFAR100

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2020-10-01 19:51 0 529 推薦指數:

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基於tensorflow2.0cifar100的VGG13網絡訓練

和時間問題,網絡並沒有訓練完成,但是已經看到參數變化的效果。(畢竟VGG團隊在最初訓練時使用4塊顯卡並行計算還 ...

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

CIFAR100cifar10的數據量一樣,10是將數據集分為10類,而100是將每一類再分為10類 1、Pipeline  Load datasets  Build Network  Train  Test 2、layers 13層網絡 3、代碼 ...

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

如果使用多GPU訓練模型,推薦使用內置fit方法,較為方便,僅需添加2行代碼。 在Colab筆記本中:修改->筆記本設置->硬件加速器 中選擇 GPU 注:以下代碼只能在Colab 上才能正確執行。 可通過以下colab鏈接測試效果《tf_多GPU》: https ...

Mon Apr 13 20:57:00 CST 2020 0 3437
Tensorflow2(預課程)---8.1、cifar100分類-層方式

Tensorflow2(預課程)---8.1、cifar100分類-層方式 一、總結 一句話總結: 全連接神經網絡做cifar100分類不行,簡單測試一下,准確率才20%,需要換別的神經網絡 二、cifar100分類-層方式 博客對應課程的視頻位置 ...

Thu Sep 17 05:59:00 CST 2020 0 517
tensorflow2.0】使用單GPU訓練模型

深度學習的訓練過程常常非常耗時,一個模型訓練幾個小時是家常便飯,訓練幾天也是常有的事情,有時候甚至要訓練幾十天。 訓練過程的耗時主要來自於兩個部分,一部分來自數據准備,另一部分來自參數迭代。 當數據准備過程還是模型訓練時間的主要瓶頸時,我們可以使用更多進程來准備數據。 當參數迭代過程成為訓練 ...

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