使用keras下載cifar 10
from keras.utils import to_categorical from keras.layers import * from keras.models import Sequential from keras.datasets import cifar10 cifar10 = cifar10.load_data() (x_train, y_train), (x_test, y_test) = cifar10 # 轉變資料格式 y_train = y_train.reshape(y_train.shape[0]) y_test = y_test.reshape(y_test.shape[0]) # 對資料做歸一化處理 x_train = x_train.astype("float32") x_test = x_test.astype("float32") x_train /= 255 x_test /= 255 # 將標籤轉變成適合網路輸入的值, 想當於one_hot y_train = to_categorical(y_train, 10) y_test = to_categorical(y_test, 10)
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原網址:https://data-flair.training/blogs/cnn-tensorflow-cifar-10/ by DataFlair Team · Published May 21, 2018 · Updated September 15, 2018 1、目標-TensorFlow C
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