tensorflow训练CIFAR-10数据集源代码

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1.使用torchvision加载并预处理CIFAR-10数据集、2.定义网络3.定义损失函数和优化器4.训练网络并更新网络参数5.测试网络

本文将介绍如何在CIFAR10数据集上应用VGG网络进行物体识别的演示。VGG网络是目前在图像分类任务中最好的网络之一，能够很好地提取图像特征。在本演示中，我们将介绍如何使用Tensorflow框架搭

CIFAR-10数据集是深度学习中的一个通用的用于图像识别的基础数据集，官网下载太慢了，可以用这个学习交流。

CIFAR-10是一个广泛用于计算机视觉的经典数据集，特别适合深度学习的图像识别和分类任务。数据集包含10个类别（飞机、汽车、鸟类、猫、鹿、狗、青蛙、船、卡车、背景），每类包含6000张32x32像素

CIFAR10数据集和其子集CIFAR2是计算机视觉领域常用的数据集，在图像分类和识别任务中有很高的应用价值。CIFAR10数据集包含10个类别的图片，而CIFAR2是从中选取了飞机和汽车两种类型图片

用于计算机视觉中图像分类等任务,下载之后可本地加载数据集,不用运行时联网下载,减少麻烦

这是pytorch初学者的游乐场,其中包含流行数据集上的预定义模型。 目前我们支持 mnist,svhn cifar10,cifar100 stl10 亚历克斯网 vgg16,vgg16_bn,vgg

CIFAR-10数据集由10个类的60000个32x32彩色图像组成,每个类有6000个图像。有50000个训练图像和10000个测试图像,适合深度学习入门使用。

caffe默认支持cifar10，但是不支持cifar100数据集，本数据集将cifar100的python文件转换为caffe支持的lmdb文件