TensorFlow CNN 测试CIFAR-10数据集

1 CIFAR-10 数据集
CIFAR-10数据集是机器学习中的一个通用的用于图像识别的基础数据集，官网链接为：The CIFAR-10 dataset官方教程Convolutional Neural Networks

下载使用的版本是：

将其解压后（代码中包含自动解压代码），内容为：


2 测试代码
测试代码公布在GitHub：yhlleo

该部分的代码，介绍了如何使用TensorFlow在CPU和GPU上训练和评估卷积神经网络（convolutional neural network, CNN）。
3 相关网页及教程
更加详细地介绍说明，请浏览网页：Convolutional Neural Networks

中文网站极客学院也有该部分的汉译版：卷积神经网络

代码源自tensorflow官网：tensorflow/models/image/cifar10
4 代码修改说明
GitHub公布代码相对源码（本人的Tensorflow版本还是0.5），主要进行了以下修正：
cifar10.py

 indices = tf.reshape(tf.range(FLAGS.batch_size), [FLAGS.batch_size, 1])`
indices = tf.reshape(range(FLAGS.batch_size), [FLAGS.batch_size, 1])

# or
indices = tf.reshape(tf.range(0, FLAGS.batch_size, 1), [FLAGS.batch_size, 1])

此处，源码编译时会出现以下错误：

        ...
          File ".../cifar10.py", line 271, in loss
            indices = tf.reshape(tf.range(FLAGS.batch_size), [FLAGS.batch_size, 1])
        TypeError: range() takes at least 2 arguments (1 given)
        
    cifar10_input_test.py
    #self.assertEqual("%s:%d" % (filename, i), tf.compat.as_text(key))
    
    import compat as cp

...

self.assertEqual("%s:%d" % (filename, i), cp.as_text(key))

不然的话，我测试的时候就会出现这的错误：

AttributeError: 'module' object has no attribute 'compat'

cifar10_train.py和cifar10_multi_gpu_train.py
源代码里的最大迭代次数max_steps为1000000，需要训练几个小时，不忍心折腾我的破笔记本，就改为了20000。

其他改动，例如导入模块或者文件路径等，都很容易理解，就不列举了~

原文链接:http://blog.csdn.net/yhl_leo/article/details/50738311