Fashion-Mnist 第4页

动手学深度学习（十八）——LeNet：CNN经典网络（一）

文章目录1.卷积神经网络（LeNet）发展2.LeNet网络结构3.代码实现（将LeNet应用在简单的Fashion-MNIST上）3.1导入相关包3.2网络结构定义及验证3.3模型训练3.4训练结果讲解

留小星·2022-11-27 09:48

tf.keras搭建神经网络八股：六步法，实践鸢尾花分类、MNIST手写数字识别、Fashion-mnist数据集

keras简介Keras官方文档tensorflow2引入的高封装度的框架用于快速搭建神经网络模型，为支持快速实验而生深度学习框架之中最终易上手的一个，提供了一致而简洁的API，能够极大地减少一般应用下的工作量，提高代码地封装程度和复用性学习API：阅读源码和注释1.在pycharm集成开发环境中查看框架源码将鼠标放置在函数上按住Ctrl键，会显示函数的基本信息，包括封装函数的类，函数入口参数，函

一只干巴巴的海绵·2022-11-27 00:40

【PyTorch】识别黑白图中的服装图案

识别黑白图中的服装图案1数据集1.1代码处理数据集1.2代码处理数据集2制作批次数据3构建并训练模型1数据集Fashion-MNIST链接:https://github.com/zalandoresearch

chenmen1·2022-11-26 20:27

PyTorch项目实战—FashionMNIST时装分类

一，基于pytorch的Fashion-MNIST时装分类流程本文主要代码与文字来自于DataWhale团队，深入浅出PyTorch课程。

Alexa2077·2022-11-25 16:33

PyTorch FashionMNIST时装分类代码实践

@创建于：2021.10.20使用FashionMNIST数据集（https://github.com/zalandoresearch/fashion-mnist），对10个类别的“时装”图像进行分类。

条件漫步·2022-11-25 16:33

深度学习入门（四十五）计算机视觉——目标检测数据集

目标检测数据集前言计算机视觉——目标检测数据集教材1下载数据集2读取数据集3演示4小结前言核心内容来自博客链接1博客连接2希望大家多多支持作者本文记录用，防止遗忘计算机视觉——目标检测数据集教材目标检测领域没有像MNIST和Fashion-MNIST

澪mio·2022-11-24 00:30

pytorch卷积神经网络识别Fashion-MNIST（注释超详细）

importnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearn.metricsimportaccuracy_score,confusion_matrix,classification_reportimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassnsimportcopyimporttimeimporttorchimporttorch.nn

xingS1992·2022-11-23 19:30

pytorch深度学习入门与实战孙玉林第六章卷积神经网络识别Fashion-MNIST

importnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearn.metricsimportaccuracy_score,confusion_matrix,classification_reportimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassnsimportcopyimporttimeimporttorchimporttorch.nn

Adversity-sl·2022-11-23 19:59

03.6. softmax回归的从零开始实现

定义softmax操作3.6.3.定义模型3.6.4.定义损失函数3.6.5.分类精度3.6.6.训练3.6.7.预测3.6.8.小结3.6.softmax回归的从零开始实现将使用刚刚在3.5节中引入的Fashion-MNIST

nsq1101·2022-11-21 21:13

03.7. softmax回归的简洁实现

回归的简洁实现3.7.1.初始化模型参数3.7.2.重新审视Softmax的实现3.7.3.优化算法3.7.4.训练3.7.5.小结3.7.softmax回归的简洁实现本节如在3.6节中一样，继续使用Fashion-MNIST

nsq1101·2022-11-21 21:13

PyTorch——实现多层感知机（附完整代码）

mlp-scratchhttps://tangshusen.me/Dive-into-DL-PyTorch/#/chapter03_DL-basics/3.10_mlp-pytorch加载数据依然使用“Fashion-MNIST

cqu_shuai·2022-11-21 19:52

Yolov5系列AI常见数据集(1)车辆,行人,自动驾驶,人脸,烟雾

Fashion-MNIST图像数据集（200.4MB）每个训练和测试样本都按照以下类别进行了标注：标注编号描述0T-shirt/top（T恤）1Trouser（裤子）2Pullover（套衫）3Dress

普通网友·2022-11-21 12:51

pytorch深度学习-微调（fine tuning）

这个椅子数据集虽然可能比Fashion-MNIST数据集要庞大，但样本数仍然不及ImageNet数据集中样本数的十分之一。这可能会导致适用于ImageNet数据集

我是一颗棒棒糖·2022-11-21 12:18

【深度学习】图像分类数据集Fashion-MNIST

一、介绍Fashion-MNIST是⼀个10类服饰分类数据集。torchvision包：它是服务于PyTorch深度学习框架的，主要⽤来构建计算机视觉模型。

旅途中的宽~·2022-11-21 10:49

1.tensorflow2.0-keras分类模型（初步实现->使用归一化）（fashion-mnist数据集）

环境：tensorflow2.0keras初步实现1.导入库importmatplotlibasmplimportmatplotlib.pyplotasplt%matplotlibinlineimportnumpyasnpimportsklearnimportpandasaspdimportosimportsysimporttimeimporttensorflowastffromtensorflo

木子若鱼·2022-11-20 18:07

动手学习深度学习-Softmax与分类模型 _pytorch

softmax和分类模型内容包含：softmax回归的基本概念如何获取Fashion-MNIST数据集和读取数据softmax回归模型的从零开始实现，实现一个对Fashion-MNIST训练集中的图像数据进行分类的模型使用

yhj20041128001·2022-11-20 16:08

softmax pytorch从零实现的代码

获取Fashion-MNIST训练集和读取数据在介绍softmax回归的实现前我们先引入一个多类图像分类数据集。它将在后面的章节中被多次使用，以方便我们观察比较算法之间在模型精度和计算效率上的区别。

gamilian·2022-11-20 16:59

SOFTMAX回归的从零开始实现

#为了导⼊上层⽬目录的d2lzh_pytorchimportd2lzh_pytorchasd2l获取和读取数据使用Fashion-MNIST数据集，并设置批量大

Clark-dj·2022-11-20 15:51

Pytorch学习笔记-softmax实现

importtorchimporttorchvisionimportnumpyasnpimportsyssys.path.append("..")importd2lzh_pytorchasd2l获取和读取数据使用Fashion-MNIST

Dexter_Sun1·2022-11-20 15:46

回归+损失函数+图片分类数据集

我们将使用类似但更复杂的Fashion-MNIST数

噜啦l·2022-11-20 03:02

李沐-动手学深度学习-图像分类数据集

我们将使用类似但更复杂的Fashion-MNIST数据集。通过框架中的内置函数将Fashion-MNIST数据集下载并读取到内存中。

啥都想学点的研究生·2022-11-20 03:22

动手学深度学习--课堂笔记图片分类数据集

Fashion-MNIST数据集：包含70000张灰度图像，其中包含60,000个示例的训练集和10,000个示例的测试集，每个示例都是一个28x

weixin_46480637·2022-11-19 21:21

【PyTorch】CNN图像识别分类模型

使用PyTorch搭建一个类似LeNet-5的卷积神经网络结构，用于fashion-mnist数据集的图像分类。分为数据准备、模型建立、使用训练集进行训练和使用测试集测试模型效果并可视化。

12smile25·2022-11-19 18:52

PyTorch中使用TensorBoard可视化模型、数据和训练过程

本教程使用Fashion-MNIST数据集说明了它的一些

NaiveYoungPeo·2022-11-19 15:42

李沐动手学深度学习第4章-4.2多层感知机的从零开始实现

为了与之前softmax回归获得的结果进行比较，我们将继续使用Fashion-MNIST图像分类数据集。

nousefully·2022-11-19 06:19

tf.keras.datasets详解

一共有7个，分别是：boston_housing:Boston房价回归数据集cifar10:CIFAR10小图分类数据集cifar100:CIFAR100小图分类数据集fasion_mnist:Fashion-MNIST

象象家的小蜜桃·2022-11-19 03:17

卷积神经网络(CNN)——图像卷积

正如我们之前使用MLP对Fashion-MNIST数据集进行训练和预测的那样，输入的图片是一个28x28的二维张量(图片的通道数为1)，我们将每张图片reshape成一个1x784的张量作为MLP的输入

HS_zhangjiong·2022-11-18 11:12

MindSpore前馈神经网络运用

MindSpore前馈神经网络运用实验经典介绍本实验主要介绍使用MindSpore开发前馈神经网络，并使用Fashion-MNIST数据集训练和测试模型。

irrationality·2022-11-16 07:04

Pytorch 基于NiN的服饰识别（使用Fashion-MNIST数据集）

本文内容：Pytorch基于NiN的服饰识别（使用Fashion-MNIST数据集）更多内容请见Pytorch基于LeNet的手写数字识别Pytorch基于AlexNet的服饰识别（使用Fashion-MNIST

小嗷犬·2022-11-09 07:14

Pytorch 基于ResNet-18的物体分类（使用CIFAR-10数据集）

本文内容：Pytorch基于ResNet-18的物体分类（使用CIFAR-10数据集）更多内容请见Pytorch基于VGG-16的服饰识别（使用Fashion-MNIST数据集）Pytorch基于NiN

小嗷犬·2022-11-09 07:34

Pytorch 基于ResNet-18的服饰识别（使用Fashion-MNIST数据集）

本文内容：Pytorch基于ResNet-18的服饰识别（使用Fashion-MNIST数据集）更多内容请见Pytorch基于AlexNet的服饰识别（使用Fashion-MNIST数据集）Pytorch

小嗷犬·2022-11-08 07:49

卷积神经网络（LeNet）识别Fashion-MNIST数据集（Pytorch版）

卷积神经网络（LeNet）识别Fashion-MNIST数据集（Pytorch版）1.前言1.1案例介绍1.2环境配置1.3模块导入2.图像数据准备2.1训练验证集的准备2.2测试集的准备3.卷积神经网络的搭建

奔跑的chanchanchan·2022-11-07 17:12

在 pytorch 中加载和使用图像分类数据集 Fashion-MNIST

获取数据集2.读取小批量图像分类数据集中最常用的是手写数字识别数据集MNIST，但大部分模型在MNIST上的分类精度都超过了95%，为了更直观地观察算法之间的差异，本文介绍一个图像内容更加复杂的数据集Fashion-MNIST

云端FFF·2022-11-06 07:16

基于PyTorch复现CNN模型训练Fashion-MNIST数据集

基于PyTorch复现CNN模型训练Fashion-MNIST数据集介绍本文是基于PyTorch在Fashion-MNIST数据集上对LeNet,AlexNet,VGGNet,InceptionNet,

wzyjsha·2022-11-06 07:11

mnist torch加载fashion_PyTorch - 02 - fashion-MNIST数据集的使用

FashionMNIST数据集Fashion-MNIST是一个10类服饰分类数据集,我们可以使用它来检验不同算法的表现,这是MNIST数据集不能做到的(原因在这里，想了解的可以看看介绍)。

weixin_39812533·2022-11-06 07:40

深度学习案例分享 | PyTorch 实现 Fashion-MNIST 服装数据分类

今天我们使用LeNet-5（它是最早发布的卷积神经⽹络之⼀）来实现Fashion-MNIST服装图⽚的分类任务。读取数据集Fashion-MNIST数据集中的图像是一个28*28的灰度图像。

程序员学长·2022-11-06 07:29

pytorch 图像分类数据集（Fashion-MNIST）

原文链接http://tangshusen.me/Dive-into-DL-PyTorch/#/chapter03_DL-basics/3.5_fashion-mnist我们将使用torchvision包，torchvision主要由以下几部分构成：torchvision.datasets:一些加载数据的函数及常用的数据集接口；torchvision.models:包含常用的模型结构（含预训练模型

imxlw00·2022-11-06 07:28

卷积神经网络（DenseNet）识别Fashion-MNIST数据集（Pytorch版）

卷积神经网络（DenseNet）识别Fashion-MNIST数据集（Pytorch版）1.前言1.1案例介绍1.2环境配置1.3模块导入2.图像数据准备2.1训练验证集的准备2.2测试集的准备3.卷积神经网络的搭建

奔跑的chanchanchan·2022-11-06 07:27

卷积神经网络（ResNet-18）识别Fashion-MNIST数据集（Pytorch版）

卷积神经网络（ResNet-18）识别Fashion-MNIST数据集（Pytorch版）1.前言1.1案例介绍1.2环境配置1.3模块导入2.图像数据准备2.1训练验证集的准备2.2测试集的准备3.卷积神经网络的搭建

奔跑的chanchanchan·2022-11-06 07:26

卷积神经网络（VGG-11）识别Fashion-MNIST数据集（Pytorch版）

卷积神经网络（VGG-11）识别Fashion-MNIST数据集（Pytorch版）1.前言1.1案例介绍1.2环境配置1.3模块导入2.图像数据准备2.1训练验证集的准备2.2测试集的准备3.卷积神经网络的搭建

奔跑的chanchanchan·2022-11-06 07:56

卷积神经网络（GoogLeNet）识别Fashion-MNIST数据集（Pytorch版）

卷积神经网络（GoogLeNet）识别Fashion-MNIST数据集（Pytorch版）1.前言1.1案例介绍1.2环境配置1.3模块导入2.图像数据准备2.1训练验证集的准备2.2测试集的准备3.卷积神经网络的搭建

奔跑的chanchanchan·2022-11-06 07:56

Pytorch 基于VGG-16的服饰识别（使用Fashion-MNIST数据集）

本文内容：Pytorch基于VGG的服饰识别（使用Fashion-MNIST数据集）更多内容请见Pythonsklearn实现K-means鸢尾花聚类Pytorch基于LeNet的手写数字识别Pytorch

小嗷犬·2022-11-06 07:54

Pytorch简单使用MINIST数据集

为了更直观地观察算法之间的差异，我们将使用一个图像内容更加复杂的数据集Fashion-MNIST[2]（这个数据集

phac123·2022-11-05 07:45

3.5 图像分类数据集（Fashion-MNIST）

文章目录3.5图像分类数据集（Fashion-MNIST）3.5.1获取数据集3.5.2读取小批量小结3.5图像分类数据集（Fashion-MNIST）在介绍softmax回归的实现前我们先引入一个多类图像分类数据集

谦小白·2022-11-05 07:45

3.5_fashion-mnist

3.5图像分类数据集（Fashion-MNIST）在介绍softmax回归的实现前我们先引入一个多类图像分类数据集。

给算法爸爸上香·2022-11-05 07:44

动手学深度学习：3.5 图像分类初级