广工新技术专题-识别CIFAR数据集

识别CIFAR数据集中的10类物体 一、 实验目标 熟悉使用深度学习工具tensorflow，基于该平台对Cifar-10 中的图像数据进行分类识别，在这个过程中掌握卷积神经网络的基本思想。

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“““Builds the CIFAR-10 network.

Summary of available functions:

 # Compute input images and labels for training. If you would like to run
 # evaluations use input（） instead.
 inputs labels = distorted_inputs（）

 # Compute inference on the model inputs to make a prediction.
 predictions = inference（inputs）

 # Compute the total loss of the prediction with respect to the labels.
 loss = loss（predictions labels）

 # Create a graph to run one step of training with respect to the loss.
 train_op = train（loss global_step）
“““
# pylint: disable=missing-docstring
from __future__ import absolute_import
from __future__ import division
from __future__ import print_function

import gzip
import os
import re
import sys
import tarfile

import tensorflow.python.platform
from six.moves import urllib
import tensorflow as tf

#from tensorflow.models.image.cifar10 import cifar10_input
import cifar10_input

FLAGS = tf.app.flags.FLAGS

# Basic model parameters.
tf.app.flags.DEFINE_integer（‘batch_size‘ 128
                            “““Number of images to process in a batch.“““）
tf.app.flags.DEFINE_string（‘data_dir‘ ‘cifar10_data/‘
                           “““Path to the CIFAR-10 data directory.“““）

# Global constants describing the CIFAR-10 data set.
IMAGE_SIZE = cifar10_input.IMAGE_SIZE
NUM_CLASSES = cifar10_input.NUM_CLASSES
NUM_EXAMPLES_PER_EPOCH_FOR_TRAIN = cifar10_input.NUM_EXAMPLES_PER_EPOCH_FOR_TRAIN
NUM_EXAMPLES_PER_EPOCH_FOR_EVAL = cifar10_input.NUM_EXAMPLES_PER_EPOCH_FOR_EVAL


# Constants describing the training process.
MOVING_AVERAGE_DECAY = 0.9999     # The decay to use for the moving average.
NUM_EPOCHS_PER_DECAY = 350.0      # Epochs after which learning rate decays.
LEARNING_RATE_DECAY_FACTOR = 0.1  # Learning rate decay factor.
INITIAL_LEARNING_RATE = 0.1       # Initial learning rate.

# If a model is trained with multiple GPU‘s prefix all Op names with tower_name
# to differentiate the operations. Note that this prefix is removed from the
# names of the summaries when visualizing a model.
TOWER_NAME = ‘tower‘

DATA_URL = ‘http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar-10-binary.tar.gz‘


def _activation_summary（x）:
  “““Helper to create summaries for activations.

  Creates a summary that provides a histogram of activations.
  Creates a summary that measure the sparsity of activ

 属性            大小     日期    时间   名称
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     文件     602251  2018-07-07 10:05  报告.docx

     文件      14151  2017-06-12 18:47  cifar10\cifar10.py

     文件       5675  2017-06-12 18:47  cifar10\cifar10_eval.py

     文件       9289  2017-06-12 18:47  cifar10\cifar10_input.py

     文件       4706  2017-06-12 18:47  cifar10\cifar10_train.py

     文件         63  2018-06-14 19:43  cifar10\readme.txt

     目录          0  2018-06-14 19:42  cifar10

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