【源码】基于Tensorflow框架的CIFAR10图像分类系统

项目简介

本项目是基于Tensorflow框架实现的CIFAR10图像分类系统。利用多种经典卷积神经网络模型（BaseLine、LeNet - 5、AlexNet、VGGNet和ResNet）进行训练和测试，对比这些模型在CIFAR10数据集上的性能。

项目的主要特性和功能

1. 数据集加载与预处理：借助Tensorflow的tf.keras.datasets.cifar10函数加载CIFAR10数据集并做归一化处理。
2. 模型定义与编译：定义BaseLine、LeNet - 5、AlexNet、VGGNet和ResNet等网络模型，采用Adam优化器、交叉熵损失函数和分类准确率作为评估指标进行编译。
3. 模型训练与保存：使用model.fit函数训练模型，设置回调保存最佳权重。
4. 模型评估与可视化：绘制训练和验证的准确率与损失曲线，直观展示模型训练效果。
5. 权重保存与加载：训练结束后将模型权重信息保存到文件，提供加载模型权重的选项。
6. 超参数研究：调整不同模型的超参数（如学习率、批量大小等），分析其对模型性能的影响。

安装使用步骤

1. 环境准备：安装Python 3.x版本以及TensorFlow 2.x框架。
2. 代码运行：运行各个网络模型的Python脚本（如1_baseline.py、2_lenet5.py、3_alexnet.py、4_vggnet.py、5_resnet.py）。
3. 结果查看：训练过程中自动绘制训练和验证的准确率与损失曲线，训练完成后输出模型概览信息。
4. 模型加载与评估：若有需要，可加载保存的模型权重并评估模型在测试集上的性能。
5. 超参数调整：依据实验需求调整模型超参数，观察对模型性能的影响。
6. 代码修改与扩展：根据实际情况修改或扩展模型结构，满足特定分类任务需求。

下载地址

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