基于paddlepaddle框架采用神经网络(BP或者CNN)分类CIFAR10数据集

时间: 2023-08-14 11:02:47 浏览: 58
好的,以下是基于PaddlePaddle框架采用卷积神经网络(CNN)分类CIFAR10数据集的一个示例代码: ```python import paddle from paddle.vision.transforms import transforms from paddle.vision.models import ResNet18 # 定义数据增强和预处理方法 transform_train = transforms.Compose([ transforms.RandomHorizontalFlip(), # 随机水平翻转 transforms.RandomCrop(32, padding=4), # 随机裁剪 transforms.ToTensor(), # 转换为Tensor格式 transforms.Normalize([0.5, 0.5, 0.5], [0.5, 0.5, 0.5]) # 标准化 ]) transform_test = transforms.Compose([ transforms.ToTensor(), transforms.Normalize([0.5, 0.5, 0.5], [0.5, 0.5, 0.5]) ]) # 加载训练集数据和测试集数据 train_dataset = paddle.vision.datasets.Cifar10(mode='train', transform=transform_train) test_dataset = paddle.vision.datasets.Cifar10(mode='test', transform=transform_test) # 定义数据加载器 train_loader = paddle.io.DataLoader(train_dataset, batch_size=128, shuffle=True, num_workers=4) test_loader = paddle.io.DataLoader(test_dataset, batch_size=128, shuffle=False, num_workers=4) # 定义模型 model = ResNet18(num_classes=10) # 定义优化器和损失函数 optimizer = paddle.optimizer.Adam(parameters=model.parameters(), learning_rate=0.001) criterion = paddle.nn.CrossEntropyLoss() # 训练模型 for epoch in range(50): for i, (images, labels) in enumerate(train_loader): # 前向传播 outputs = model(images) loss = criterion(outputs, labels) # 反向传播和优化 optimizer.clear_grad() loss.backward() optimizer.step() if (i+1) % 100 == 0: print('Epoch [{}/{}], Step [{}/{}], Loss: {:.4f}'.format(epoch+1, 50, i+1, len(train_loader), loss.numpy()[0])) # 在测试集上测试模型 correct = 0 total = 0 for images, labels in test_loader: outputs = model(images) _, predicted = paddle.max(outputs, 1) total += labels.shape[0] correct += (predicted.numpy() == labels.numpy()).sum().item() print('Test Accuracy of the model on the 10000 test images: {} %'.format(100 * correct / total)) # 保存模型 paddle.save(model.state_dict(), 'cifar10_resnet18_model.pdparams') ``` 在这个示例代码中,我们使用了ResNet18作为我们的卷积神经网络模型,并且使用数据增强的方式对训练集进行了预处理。我们使用了Adam优化器和交叉熵损失函数对模型进行了训练,并且在每个epoch结束后在测试集上测试了模型的表现。最后,我们保存了训练好的模型参数。

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