chapter_2
所属分类：其他
开发工具：Python
文件大小：45KB
下载次数：0
上传日期：2018-08-16 23:05:27
上 传 者：
baylin
说明： Deep-Learning-21-Examples-master chapter2
文件列表:
chapter_2\A.jpg (5946, 2018-07-21)
chapter_2\B.jpg (11948, 2018-07-21)
chapter_2\BUILD (1683, 2018-07-21)
chapter_2\C.jpg (8884, 2018-07-21)
chapter_2\cifar10.py (14656, 2018-07-21)
chapter_2\cifar10_download.py (527, 2018-07-21)
chapter_2\cifar10_eval.py (5458, 2018-07-21)
chapter_2\cifar10_extract.py (2205, 2018-07-21)
chapter_2\cifar10_input.py (9898, 2018-07-21)
chapter_2\cifar10_input_test.py (2274, 2018-07-21)
chapter_2\cifar10_multi_gpu_train.py (10250, 2018-07-21)
chapter_2\cifar10_train.py (4350, 2018-07-21)
chapter_2\test.py (1115, 2018-07-21)
chapter_2\__init__.py (899, 2018-07-21)
chapter_2 (0, 2018-08-05)
### 2. CIFAR-10与ImageNet图像识别
**2.1.2 下载CIFAR-10 数据**
```
python cifar10_download.py
```
**2.1.3 TensorFlow 的数据读取机制**
实验脚本:
```
python test.py
```
**2.1.4 实验:将CIFAR-10 数据集保存为图片形式**
```
python cifar10_extract.py
```
**2.2.3 训练模型**
```
python cifar10_train.py --train_dir cifar10_train/ --data_dir cifar10_data/
```
**2.2.4 在TensorFlow 中查看训练进度**
```
tensorboard --logdir cifar10_train/
```
**2.2.5 测试模型效果**
```
python cifar10_eval.py --data_dir cifar10_data/ --eval_dir cifar10_eval/ --checkpoint_dir cifar10_train/
```
使用TensorBoard查看性能验证情况:
```
tensorboard --logdir cifar10_eval/ --port 6007
```
#### 拓展阅读
- 关于CIFAR-10 数据集, 读者可以访问它的官方网站https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html 了解更多细节。此外, 网站 http://rodrigob.github.io/are_we_there_yet/build/classification_datasets_results.html#43494***1522d3130 中收集了在CIFAR-10 数据集上表 现最好的若干模型,包括这些模型对应的论文。
- ImageNet 数据集上的表现较好的几个著名的模型是深度学习的基石, 值得仔细研读。建议先阅读下面几篇论文:ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks(AlexNet 的提出)、Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition (VGGNet)、Going Deeper with Convolutions(GoogLeNet)、Deep Residual Learning for Image Recognition(ResNet)
- 在第2.1.3 节中,简要介绍了TensorFlow的一种数据读入机制。事实上,目前在TensorFlow 中读入数据大致有三种方法:(1)用占位符(即placeholder)读入,这种方法比较简单;(2)用队列的形式建立文件到Tensor的映射;(3)用Dataset API 读入数据,Dataset API 是TensorFlow 1.3 版本新引入的一种读取数据的机制,可以参考这 篇中文教程:https://zhuanlan.zhihu.com/p/30751039。
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