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卷积神经网络CNN在cifar10上的应用

cifar10-CNN

卷积神经网络CNN在cifar10上的应用

本人进行了分别是在单个GPU和多个GPU下进行了测试，所以代码就被分成了两部分 单个GPU包含以下文件(在官方源码基础上进行更改)，见博客卷积神经网络：CIFAR-10训练和测试（单块GPU）:

读取本地CIFAR-10的二进制文件格式的内容

文件	作用
cifar10_model.py	建立卷积神经模型，定义损失函数，训练器和正确率计算等函数
cifar10_input.py
cifar10_train_eval.py	训练CIFAR-10和评估CIFAR-10模型

多个GPU包含以下文件(官方源码＋本人注释和理解)，见博客官方卷积神经网络cifar10源码的学习笔记（多块GPU）:

文件	作用
input.py	读取本地CIFAR-10的二进制文件格式的内容。
cifar10.py	建立CIFAR-10的模型。
train.py	在CPU或GPU上训练CIFAR-10的模型。
eval.py	评估CIFAR-10模型的预测性能。
multi_gpu_train.py	在多GPU上训练CIFAR-10的模型。