TensorFlow2构建模型-境界1

1.导入CIFAR-10数据集

CIFAR-10是由 Hinton 的学生 Alex Krizhevsky 和 Ilya Sutskever 整理的一个用于识别普适物体的小型数据集。一共包含 10 个类别的 RGB 彩色图片:飞机( a叩lane )、汽车( automobile )、鸟类( bird )、猫( cat )、鹿( deer )、狗( dog )、蛙类( frog )、马( horse )、船( ship )和卡车( truck )。图片的尺寸为 32×32,3个通道 ,数据集中一共有 50000 张训练圄片和 10000 张测试图片。 CIFAR-10数据集有3个版本,这里使用python版本。

1.1 导入需要的库

1.2 定义批量导入数据的函数

1.3 定义加载数据函数

1.4 加载数据

运行结果
loading data\cifar-10-batches-py\data_batch_1
loading data\cifar-10-batches-py\data_batch_2
loading data\cifar-10-batches-py\data_batch_3
loading data\cifar-10-batches-py\data_batch_4
loading data\cifar-10-batches-py\data_batch_5
finished loadding CIFAR-10 data

1.5 可视化加载数据

运行结果

2 .数据预处理并设置超参数

3.使用tf,data构建数据管道

4.定义卷积层及池化层

5.定义并初始化权重参数

6.构建模型

7.定义损失函数、评估函数

8.定义梯度计算函数

自定义梯度计算过程:
(1)打开一个 GradientTape() 作用域
(2)在此作用域内,调用模型(正向传播)并计算损失
(3)在作用域之外,检索模型权重相对于损失的梯度
(4)根据梯度使用优化器来更新模型的权重
(5)利用优化器进行反向传播(更新梯度)

9.训练模型

10.可视化运行结果

运行结果

11.测试模型

运行结果
Test accuracy:0.704327

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