784

【tensorFlow】维度变换

view级维度变换不改变数据的存储关系，比如[3,28,28,3]变换维度为[3,784,3]之后，数据本身并没有改变，属于哪一行哪一列的元素还是可以确定，可以原模原样的恢复为[3,
々云逸·2022-12-07 17:52

TensorFlow2-基础（五）：Tensor的维度变换【改变：reshape（view级别）、transpose（content级别）】【增加（expand_dims）、删除（squeeze）】

view级维度变换：不改变数据的存储关系，比如[3,28,28,3]变换维度为[3,784,3]之后，数据本身并没有改变，属于哪一行哪一列的元素还是可以确定，可以原模原样的恢复为[3,28,28,3]。
u013250861·2022-12-07 17:51

Tensorflow维度变换

变换维度reshapea=tf.random.normal([4,28,28,3])a.shape,a.ndim(TensorShape([4,28,28,3]),4)tf.reshape(a,[4,784,3
柳暗花明又一村ヾ(◍°∇°◍)ﾉﾞ·2022-12-07 17:49

手写数字识别

手写数字识别MNIST中所有样本都会将原本28*28的灰度图转换为长度为784的一维向量作为输入，其中每个元素分别对应了灰度图中的灰度值。
MxinT·2022-12-06 23:01

用人工智能压缩图像的尝试2

总数据量为：(8×8×3+4)B×4G=784GB相当于有一个2列42亿行的表，ANN1用pixels查询index，ANN2用index查询pixels。编码时，输入为pixelsindex=AN
Orc King·2022-12-05 21:22

关于神经网络keras中参数总量的计算原理及方法

keras中提供了model.summary()来查看神经网络每层的参数总量具体计算过程参考如下：1.参数说明已知数据及设定的参数如下：样本的特征数：784每一批的样本数量：batch_size=64神经元个数
bksheng·2022-12-05 12:44

T-SNE可视化高维数据，亮瞎审稿人

t-DistributedStochasticNeighborEmbedding(t-分布随机邻域嵌入,简称t-SNE)是一种降维技术，特别适用于高维数据集的可视化经典案例-MNIST手写数字降维可视化MNIST原始数据大小：60000*784
Tina姐·2022-12-04 21:37

深度学习鱼书笔记2——感知机、神经网络

5.神经网络的推理处理：神经网络的输入层有784个神经元，输出层有10个神经元。有2个隐藏
MIHUIER·2022-12-04 13:27

Pytorch 深度学习实践Lecture_10 Basic CNN

up主刘二大人视频链接刘二大人的个人空间_哔哩哔哩_Bilibili卷积神经网络上一节课的MNIST手写数据集使用的是全连接层，将1*28*28image展开成(1,784)的向量譬如，两个在image
endeavor`·2022-12-03 16:49

pytorch学习笔记：实战之FashionMNIST图片分类

实际上是一个784（28*28）的图片信息。在处理过程中需要将其reshape。
阿瓦达啃大瓜~·2022-12-03 02:14

tensorflow.python.framework.errors_impl.InvalidArgumentError: Input to reshape is a tensor with 784

TensorFlow-Tutorials-Chinese-master>03C_Keras_API_CN.ipynb运行的最后几步有点错文件中的layer_output1=output_conv1([[image1]])[0]有错，改一下
xu98·2022-12-01 17:59

pytorch学习笔记（二）——pytorch手写数字识别

手写数字识别原理每张照片用长28宽28个像元的灰度信息表示将28*28[28,28]的矩阵打平(flat)成784个像素[784]，则可以忽略二维位置相关性，再插入一个维度变成[1,784]使用三个线性函数
weixin_46753186·2022-11-30 11:19

numpy实现cnn

终于写出了一个完成的cnn框架，里面最主要的还是卷积反向传播这一块网络架构用到的包数据集：minist这里是随机抽取了1000份做训练集100份做测试集整体流程'''先思考一下，前面的28*28*1的图片那么特征数为784
通宵睡一宿·2022-11-30 01:47

【Keras入门】1.4用于降维的自编码器Autoencoder与PCA

0.1用于降维的主成分分析法（PCA）0.2用于降维的自编码器（Autoencoder）1.加载数据，并将28×28的图片Reshape成784维的向量fromkeras.datasetsimportmnist
废物药浪学代码·2022-11-29 09:03

PyTorch模型定义和训练技巧

两种方式，直接定义和有序字典，但是如果有很多一样的层可能不方便##Sequential:Directlistimporttorch.nnasnnnet1=nn.Sequential(nn.Linear(784,256
fof920·2022-11-29 09:11

Pytorch实现简单神经网络

问题：MNIST数据集的数据分类起始点是一幅MNIST数据集中的图像，它的像素个数为28×28=784。这意味着我们的神经网络的第一层必须有784个节点。
明月hm·2022-11-29 08:00

VAE变分自编码器

1.1数据压缩：数据压缩也可以成为数据降维，一般情况下数据的维度都是高维的，比如手写数字（28*28=784维），如果数据维度的输入，机器的处理量将会很大，而数据
THE#ONE·2022-11-28 13:49

【Pytorch】MNIST数据集上卷积神经网络的实现

importtorchimporttorch.nnasnnimporttorchvision.datasetsasdsetsimporttorchvision.transformsastransformsfromtorch.autogradimportVariable#配置参数torch.manual_seed(1)#设置随机数种子，确保结果可重复input_size=784h
CC‘s World·2022-11-27 20:54

PyTorch学习笔记（二）——torch.nn解析

1、手动搭建神经网络使用MNIST数据集，该数据集共有50000个图片，每一图片大小为2828，储存在长度为2828=784的扁平行。#定
Candyerer·2022-11-27 17:20

tensorflow实现Minist手写体识别

importtensorflowastffromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_data#下载MINIST数据集mnist=input_data.read_data_sets('MNIST_data',one_hot=True)#表示输入任意数量的MNIST图像，每一张图展平成784
a493862864·2022-11-27 13:57

基于Tensorflow的MINIST手写体识别

数据集下载download.py1.MINIST数据集MINIST数据集是一个图片压缩包，包含大量手写数字图片；其中一个数据样本有两部分构成：手写图片和label;数据集每个样本都是（1，784）维度的图片
Emperor10·2022-11-27 13:57

动手学深度学习 （4-7章）代码

多层感知机的从零开始实现多层感知机的简介实现importtorchfromtorchimportnnfromd2limporttorchasd2lnet=nn.Sequential(nn.Flatten(),nn.Linear(784,256
我的宠物不是小马·2022-11-27 13:02

Pytorch 中torch.nn.Linear的权重初始化

最近学习李沐老师pytorch课程，在software回归一节中模型建立首先进行初始化参数（权重……），课程代码如下：net=nn.Sequential(nn.Flatten(),nn.Linear(784,10
D_handsome·2022-11-27 03:47

基于Pytorch的mnist的分类

在机器学习模型设计时必须有一个单独的测试集（不用于训练而是用来评估这个模型的性能），才能更容易把模型推广到其他数据集上mnist中图片包含28x28像素点，可以用一个数组来描述，这个数组可以张成一个向量，长度为784
pinn山里娃·2022-11-26 21:57

tensor之维度转换

灰度图片，图片大小28*28a.shape#torch.Size([4,1,28,28])#将后面三个维度合并在一起，1*28*28a.view(4,28*28).shape#torch.Size([4,784
码啥码·2022-11-26 19:25

Pytorch入门--详解Mnist手写字识别

Mnist中所有样本都会将原本28*28的灰度图转换为长度为784的一维向量作为输
君__君·2022-11-26 05:09

TensorFlow与Flask结合打造手写体数字识别

modelmnist_testdemo/mnist/model.py线性模型importtensorflowastf#Y=W*x+b线性模型defregression(x):W=tf.Variable(tf.zeros([784,10
萌同学_Yeah·2022-11-26 00:09

深度学习识别手写数字原理

如何识别像素28*28手写数字3如果分成28*28的网格具体如下：28*28=784，可以由784个像素点代表3.大脑识别不用考虑这些像素点，很容易识别，这里不研究大脑如何识别，而是电脑如何识别。
JasonDecode·2022-11-25 09:36

一看就懂的LSTM+Attention，此处用softmax求概率

https://segmentfault.com/a/1190000014574524这个是讲的很笼统的https://blog.csdn.net/qq_40027052/article/details/784
难受啊！马飞...·2022-11-25 05:58

【实验课程】前馈网络手写体识别

这些数字已经过尺寸标准化并位于图像中心，图像是固定大小(28x28像素)，其值为0到255为简单起见，每个图像都被平展并转换为784(28*28
skytier·2022-11-24 16:54

深度学习入门：手写体识别

两层神经网络，输入层784个神经元，隐藏层40个，输出层10个。
XianhengL·2022-11-24 16:21

深度学习-----从零开始实现识别手写字体任务（三）数据集的导入及相关函数的定义

Mnist数据集把代表一张图片的二维数据转开成一个向量，长度为28*28=784。
正正没洗头·2022-11-24 16:51

从零开始的神经网络构建历程（二）

__init__()self.layer12=nn.Linear(784,200)self.layer23=nn.Linear(200,100)self.layer34=nn.Li
普通网友·2022-11-24 11:51

机器学习实战——分类

获取该数据集的代码如下：fromsklearn.datasetsimportfetch_openmlmnist=fetch_openml('mnist_784',version=1)print(mnist.keys
哈喽喔德·2022-11-23 06:42

基于人工神经网络识别手写数字

50000阶段：10importgzipimportpickleimportcv2importnumpyasnp2training_images:numpy数组，由6000副图像组成，其中每幅图像都是由784
大力力无穷·2022-11-23 01:22

3BLUE1BROWN 神经网络三讲笔记

3BLUE神经网络笔记3blue的神经网络第一集笔记以手写数字识别为例，28*28的像素平台上，得到的784个像素点平铺开来然后加权乘起来，再累加再加上偏置值，最后用sigmoid函数或者ReLU函数处理输入是
j_shuttworth·2022-11-22 17:47

RuntimeError: mat1 and mat2 shapes cannot be multiplied (32x7 and 784x1024) 报错解决

RuntimeError:mat1andmat2shapescannotbemultiplied(32x7and784x1024)运行pytorch时，出现以下报错：错误代码：出错原因：模型初始化数据报错解决方案
德国Viviane·2022-11-22 13:05

从零到一实现神经网络（三）：mnist数据集

解压数据集并将其中的数据转化为Numpy数组操作步骤使用gzip解压缩关于numpy.frombuffer()函数代码实现最终apiapi中一些小问题的理解关于os.sep对于reshape(-1)的理解reshape(-1,784
夺笋123·2022-11-22 12:07

《动手学深度学习》softmax回归的从零开始实现

importtorchfromIPythonimportdisplayfromd2limporttorchasd2lbatch_size=256train_iter,test_iter=d2l.load_data_fashion_mnist(batch_size)3.6.1初始化模型参数num_inputs=784num_out
认真学习！！！·2022-11-22 08:47

基于pytorch神经网络的学习（二）

全连接中输入为（batch_size，784），但是对于卷积神经网络处理图像数据而言，输入要求为（batch_size，颜色通道数，28，28）的格式。在全连接网络中，每个像素点都是相互独立的。
qq_42007099·2022-11-22 08:16

照片畸变校正 python_【opencv】鱼眼图像畸变校正——标定校正(示例代码)

参考：http://docs.opencv.org/3.0.0/db/d58/group__calib3d__fisheye.html#gga91b6a47d784dd47ea2c76ef656d7c3dca0899eaa2f96d6eed9927c4b4f4464e05http
weixin_39634898·2022-11-22 05:19

【opencv3.0】鱼眼图像畸变校正——标定校正 17/11/14更新代码

参考：http://docs.opencv.org/3.0.0/db/d58/group__calib3d__fisheye.html#gga91b6a47d784dd47ea2c76ef656d7c3dca0899eaa2f96d6eed9927c4b4f4464e05http
monk1992·2022-11-22 05:43

【opencv3.0】鱼眼图像畸变校正——标定校正

参考：http://docs.opencv.org/3.0.0/db/d58/group__calib3d__fisheye.html#gga91b6a47d784dd47ea2c76ef656d7c3dca0899eaa2f96d6eed9927c4b4f4464e05http
算法学习者·2022-11-22 05:11

解决from sklearn时，Script报错cannot import name show_config from numpy以及fetch_openml(‘mnist 784‘)会报错

1、刚开始是遇到scikit-learn版本问题，报错无法导入fetch_mldata包，这是由于scikit-learn0.20版本过高已经不支持fetch_mldata，需要降低包的版本到0.19.2以下。我尝试通过pipunistallscikit-learn和pipinstallscikit-learn==0.19.2，但是报错没有Script模块，当时通过pipinstallScript
cs_dn_268·2022-11-22 05:33

特征工程（七）—特征学习RBM

每一个数据点包括784个特征（灰度图像的像素值）"""importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt%matplotlibinlinefromsklearnimportlinear_model
undo_try·2022-11-22 02:25

逻辑回归-手写字符识别

相关原理数据集获取下载地址该数据集中包含了6万个训练集样本、1万个测试集样本，每个样本都是28*28的字符图片，标签为该字符对应的字符类别，下图为某一个样本：获取数据集以后，我们还要将图片降维，使之变为长度784
耶鲁信·2022-11-21 23:43

tensor如何实现转置_PyTorch中张量(tensor)的维度变换

[2]:x.size()Out[2]:torch.Size([4,1,28,28])In[3]:y=x.view(4,28*28)In[4]:y.size()Out[4]:torch.Size([4,784
戴O泡·2022-11-21 23:56

tensorflow初体验，记录一下

2.占位符x=tensorflow.placeholder(“类型”,shape=[None,784])这个就像字面意思了3.变量W=tf.Variable(tf.zeros([784,10]))定
迎风搬石头·2022-11-21 22:01

深度学习——多层感知机实现代码

加载数据集batch_size=256train_iter,test_iter=d2l.load_data_fashion_mnist(batch_size)2.初始化模型参数输入是向量num_inputs=784
jbkjhji·2022-11-21 19:49

pytorch 实现MLP（多层感知机）

主要使用torch.nn.Linear(in_features,out_features)，因为torch.nn.Linear是全连接的层，就代表MLP的全连接层本文实例MNIST数据，输入层28×28=784
robator·2022-11-21 12:54
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