MINIST

Python打卡：Day38

知识点回顾：Dataset类的__getitem__和__len__方法（本质是python的特殊方法）Dataloader类minist手写数据集的了解@浙大疏锦行
剑桥折刀s·2025-06-28 00:18

60天python训练营打卡day38

训练营打卡学习内容：DAY38Dataset和Dataloader类知识点回顾：1.Dataset类的__getitem__和__len__方法（本质是python的特殊方法）2.Dataloader类3.minist
tan90�=·2025-06-25 13:53

Python打卡训练营-Day38-Dataset和Dataloader类

@浙大疏锦行知识点回顾Dataset类的__getitem__和__len__方法（本质是python的特殊方法）Dataloader类minist手写数据集的了解作业了解下cifar数据集，尝试获取其中一张图片
traMpo1ine·2025-06-24 07:18

深度学习--一个分类的例子

说明：本文会实现自定义模型实现对MINIST数据集的训练，训练完之后还会使用测试集进行测试。所依托的训练集和测试集都是由datasets.MNIST获取到的。
惊讶的猫·2025-06-24 04:35

DAY 38 Dataset和Dataloader类

知识点回顾：Dataset类的__getitem__和__len__方法（本质是python的特殊方法）Dataloader类minist手写数据集的了解作业：了解下cifar数据集，尝试获取其中一张图片
weixin_51766214·2025-06-23 17:17

python打卡day39

图像数据与显存图像数据的格式：灰度和彩色数据模型的定义显存占用的4种地方模型参数+梯度参数优化器参数数据批量所占显存神经元输出中间状态batchisize和训练的关系一、图像数据的介绍minist这个经典的手写数据集
ZHPEN1·2025-06-16 17:27

python打卡day38@浙大疏锦行

知识点回顾：Dataset类的__getitem__和__len__方法（本质是python的特殊方法）Dataloader类minist手写数据集的了解作业：了解下cifar数据集，尝试获取其中一张图片一
风逸hhh·2025-06-08 01:54

《Pytorch深度学习实践》ch5-Logistic回归

Classification经典的分类数据集：MNIST（0-9）导入数据集：（路径，训练集/测试集，是否下载）importtorchvisiontrain_set=torchvision.datasets.MINIST
拾零吖·2025-06-06 13:18

5.27 打卡

知识点回顾：Dataset类的__getitem__和__len__方法（本质是python的特殊方法）Dataloader类minist手写数据集的了解作业：了解下cifar数据集，尝试获取其中一张图片
分散406·2025-06-05 04:03

python训练营打卡第38天

Dataset和Dataloader类知识点回顾：1.Dataset类的__getitem__和__len__方法（本质是python的特殊方法）2.Dataloader类3.minist手写数据集的了解
ppdkx·2025-06-05 04:02

神经网络-Day39

显存占用的主要组成部分3.1模型参数与梯度（FP32精度）3.2**优化器状态**SGDAdam3.3数据批量（batch_size）的显存占用3.4.前向/反向传播中间变量一、图像数据的介绍1.1灰度图像昨天介绍了minist
红衣小蛇妖·2025-06-02 09:17

DAY 38 Dataset和Dataloader类

对应5.27作业知识点回顾：Dataset类的__getitem__和__len__方法（本质是python的特殊方法）Dataloader类minist手写数据集的了解作业：了解下cifar数据集，尝试获取其中一张图片
MasterLLL0228·2025-05-31 17:00

Python打卡训练营day38——2025.05.27

知识点回顾：Dataset类的__getitem__和__len__方法（本质是python的特殊方法）Dataloader类minist手写数据集的了解作业：了解下cifar数据集，尝试获取其中一张图片
莱茵菜苗·2025-05-31 12:29

Python打卡DAY38

知识点回顾：Dataset类的__getitem__和__len__方法（本质是python的特殊方法）Dataloader类minist手写数据集的了解作业：了解下cifar数据集，尝试获取其中一张图片
chicpopoo·2025-05-29 22:47

Python打卡day38！！！

DAY38Dataset和Dataloader类对应5.27作业知识点回顾：Dataset类的__getitem__和__len__方法（本质是python的特殊方法）Dataloader类minist
dragon0907·2025-05-29 22:16

python打卡day38

Dataset和Dataloader类Dataset类的__getitem__和__len__方法（本质是python的特殊方法）Dataloader类minist手写数据集的了解作业：了解下cifar
ZHPEN1·2025-05-29 22:43

5.29打卡

@浙大疏锦行DAY38Dataset和Dataloader类知识点回顾：1.Dataset类的__getitem__和__len__方法（本质是python的特殊方法）2.Dataloader类3.minist
丁值心·2025-05-29 19:31

Python打卡 DAY 38

知识点回顾：Dataset类的__getitem__和__len__方法（本质是python的特殊方法）Dataloader类minist手写数据集的了解作业：了解下cifar数据集，尝试获取其中一张图片
冰轮a·2025-05-28 06:03

基于全连接神经网络的minist数据集分类

1.构建全连接神经网络全连接神经网络介绍：全连接神经网络（FullyConnectedNeuralNetwork，FCNN）是一种经典的人工神经网络结构，它将每个神经元与前一层的所有神经元相连，形成一个密集的网络。FCNN广泛应用于各种机器学习任务，例如图像分类、语音识别和自然语言处理等。结构包含：输入层：接收输入数据，例如图像像素值、文本向量等。隐藏层：由多个神经元组成，每个神经元都与前一层的所
ʚɞ 短腿欧尼·2025-04-30 01:37

DAY05：【pytorch】图像预处理

1、torchvision功能：计算视觉工具包torchvision.transforms：常用的图像预处理方法torchvision.datasets：常用数据集的dataset实战，MINIST，CIFAR
CHO2022·2025-04-16 13:21

Pytorch 第十五回：神经网络编码器——GAN生成对抗网络

在本回中，通过minist数据集来分享如何建立一个GAN生成对抗网络。接下来给大家分享具体思路。
Start_Present·2025-04-16 10:35

Pytorch 第十三回：神经网络编码器——自动编解码器

在本回中，通过minist数据集来分享如何建立一个简单的自动编码器。接下来给大家分享具体思路。
Start_Present·2025-04-06 07:43

tensorlow中tensorboard可视化展示训练过程

/MNIST_data'#数据存放路径#minist数据集下载链接:https://pan.baidu
张登杰踩·2025-01-24 18:10

手写数字生成——基于pytorch对抗生成网络GAN

手写数字生成——基于pytorch对抗生成网络GAN1.任务目的2.导包3.下载数据集4.网络组成1.生成器2.判别器3.损失函数BCEloss5.参数设定6.训练模型7.查看效果1.任务目的基于minist
萘菏萘荷·2024-02-03 16:58

basic CNN

文章目录回顾卷积神经网络卷积卷积核卷积过程卷积后图像尺寸计算公式：代码padding代码Stride代码MaxPooling代码一个简单的卷积神经网络用卷积神经网络来对MINIST数据集进行分类如何使用
chairon·2024-01-31 09:40

Softmax分类器

SoftMax函数交叉熵损失函数例子MINIST多分类器数据集步骤实现1.数据集2.构建模型3.构建损失函数和优化器4.训练和测试完整代码回顾上节课利用糖尿病数据集做了二分类任务MNIST数据集有10个类别我们又该如何进行分类呢
chairon·2024-01-30 05:37

Tensorflow学习笔记（六）——卷积神经网络

  实现对fashion-minist分类：  （1）引包importosos.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="-1"importmatplotlibasmplimportmatplotlib.pyplotasplt
七月七叶·2024-01-18 06:50

（自我剖析一下我博客“问答”中的第三个问题）准确率一直居低不上是什么原因引起的？

我提的问题是：“我使用单层GRU训练minist数据集时，准确率一直处于下图的状态是为什么？什么原因引起的？”这种debug就比较难受，因为程序是能跑的，任何“error”都没有出。
wo~he!·2024-01-16 10:58

《如何制作类mnist的金融数据集》——1.数据集制作思路

1．数据集制作思路（生成用于拟合金融趋势图像的分段线性函数）那么如何去制作这样的一个类minist的金融趋势曲线数据集呢？
wo~he!·2024-01-16 10:55

【RUNX 史上最全使用教程】——一文解决RUNX

runx.sumx的时候目录找不到的问题，修改了sumx.py文件里的路径才解决），有解决不了的可以留言，博主如果也遇到的话会回复的；参考链接1—RUNX使用教程参考链接2—官网readme说明文档参考链接3—官网minist
qq_38603174·2024-01-08 10:12

Hello World！

一、minist数据集深度学习编程特有的helloworld程序：采用minist数据集完成意向特定深度学习项目1、minist数据集介绍MNIST数据集是一个广泛使用的手写数字识别数据集，它包含了许多不同人手写的数字图片
广煜永不挂科·2024-01-05 21:08

基于MINIST的手写数字体识别

一、算法简述网络结构设计通过创建MnistNet类，定义了包含两个卷积层和两个全连接层的深度神经网络。这个网络的设计灵感来自于经典的CNN结构，其中卷积层用于提取图像特征，而全连接层则用于将这些特征映射到最终的类别。卷积与池化卷积操作通过在输入图像上滑动卷积核，有效地捕捉图像的局部特征，例如边缘、纹理等。这种局部感知能力使得网络能够更好地理解输入图像的结构信息，从而更好地进行字符识别。在卷积操作后
夏天是冰红茶·2023-12-30 04:14

MNIST手写数字识别——simple model Y = XW + b

文章目录数据处理MINIST手写数字数据集简单介绍一下数据集将数据集转化为csv文件简单的手写数字识别模型加载数据集定义模型和超参数前向传播sigmoid激活函数softmax函数交叉熵损失函数反向传播梯度下降法链式法则
涵涵不是憨憨~·2023-12-20 18:30

tensorflow学习笔记：识别图中模糊的手写体数字（2）基于多层神经网络以及TensorBoard可视化网络

识别图中模糊的手写体数字（2）基于多层神经网络以及TensorBoard可视化运行环境tensorflow-gpu1.11.0python3.6.9importtensorflowastfimportos读取MINIST
heart_ace·2023-12-17 07:23

pytorch指定用多张显卡训练_Pytorch多GPU训练

博主顺便研究了一下如何用多卡同时训练原理多卡训练的基本过程首先把模型加载到一个主设备把模型只读复制到多个设备把大的batch数据也等分到不同的设备最后将所有设备计算得到的梯度合并更新主设备上的模型参数代码实现(以Minist
weixin_39747807·2023-11-23 06:47

深度学习（五）softmax 回归之：分类算法介绍，如何加载 Fashion-MINIST 数据集

Softmax回归基本原理回归和分类，是两种深度学习常用方法。回归是对连续的预测（比如我预测根据过去开奖列表下次双色球号），分类是预测离散的类别（手写语音识别，图片识别）。现在我们已经对回归的处理有一定的理解了，如何过渡到分类呢？假设我们有n类，首先我们要编码这些类让他们变成数据。所有类变成一个列向量。y=[y1,y2,...yn]Ty=[y_1,y_2,...y_n]^Ty=[y1,y2,...
灰海宽松·2023-11-19 06:33

12-2- DCGAN -简单网络-卷积网络

功能随机噪声→生成器→MINIST图像。
nutron-ma·2023-11-17 05:14

12-1- GAN -简单网络-线性网络

功能随机噪声→生成器→MINIST图像。
nutron-ma·2023-11-17 05:34

使用MNIST数据集训练第一个pytorch CNN手写数字识别神经网络

1、CNN卷积神经网络2、torchvision.datasets3、MINIST数据集4、神经网络的训练5、pytorch训练模型的保存CNNPyTorch提供了许多预加载的数据集（例如FashionMNIST
懒懒小道长·2023-11-12 00:21

paddle CNN+Mnist识别 模型搭建，保存，加载，推理完整过程

特征提取MNIST的数据加载前面已经提到，每一份MINIST数据都由图片以及标签组成。我们将图片命名为“x”，将标记数字的标签命名为“y”。
Vertira·2023-10-30 18:46

deeplearning4j训练推理案例2023——手写数字识别

文章目录1.minist数据集2.依赖包3.手写数字训练与推理4.扩展阅读deeplearning4j自带学习案例项目deeplearning4j-examples1.minist数据集下载链接6W训练集
jwolf2·2023-10-26 05:41

基于Resnet18的minist手写数字分类

项目大体实现功能：数据集准备：准备MNIST数据集。这个数据集包含了手写数字的灰度图像，每张图像的大小为28x28像素。将数据集分为训练集和测试集，通常使用60,000张图像进行训练，10,000张图像用于测试。模型选择：由于MNIST是一个相对简单的图像分类问题，可以选择使用较小的ResNet模型，如ResNet-18或ResNet-34。这些模型具有较少的层和参数，适合处理小规模图像。模型搭建
oveZ·2023-10-20 12:23

Tensorflow2.0：加载与识别经典数据集MINIST

一实现思路1.加载MNIST数据集，得到训练集与测试集2.将训练集与测试集转换为DataSet对象3.将数据顺序打散避免每次读取数据顺序相同，使得模型记住训练集的一些特点，降低模型泛化能力。4.设置批训练从训练集总数中随机抽取batchsize个样本，来进行模型训练，相比于使用所用样本构建模型，批训练花费的时间更少，计算效率更高。每训练一个次，就叫一个step，当经历若干个step使得把训练集所有
DocPark·2023-10-19 02:30

Mnist数据集的加载及运行

1.下载MINIST数据集有两种方法（1）手动下载：http://yann.lecun.com/exdb/mnist四个压塑包train-images-idx3-ubyte.gz:trainingsetimages
ZQH_·2023-10-19 02:58

20210329 LeNet-5数字识别 TensorFlow2.0 MINIST数据集

LeNet-5数字识别TensorFlow2.0LeNet-5由两个卷积层、两个池化层和两个全连接层组成，每个卷积层使用尺寸为５×５（每个滤波器有１个通道）的滤波器，第一层中有６个滤波器，第二层中有１６个滤波器。在每次卷积之后，采用Ｓｉｇｍｏｉｄ函数进行激活，并且使用２×２的平均池化进行池化操作。#ImplementationofLeNet-5inkeras#[LeCunetal.,1998.Gr
小尘只想脱贫·2023-10-13 10:57

fashion-minist.ipynb

{"cells":[{"cell_type":"code","execution_count":21,"metadata":{},"outputs":[],"source":["%matplotlibinline\n","%reload_extautoreload\n","%autoreload1\n","%aimportd2lzh_pytorch\n","importtorch\n","impo
fallinmix·2023-09-28 16:05

扩散模型：DDPM代码的学习（基于minist数据集）

文章目录序言一参考资料①代码来源②相关概念理解③公式推导及训练流程讲解④搜索问题的网站⑤模型运行的环境二代码解读①模型②训练③测试三主要训练过程的解析序言本文主要对一个基于minist数据集搭建的DDPM
云梦之上·2023-09-28 04:37

基于minist数据集用VAE训练生成图片（VAE基础入门学习）

文章目录参考的代码VAE介绍代码实现与解读代码块累计损失函数的变化迭代100次后生成的图像参考的代码复现的代码VAE介绍 VAE是变分自编码器（VariationalAuto-Encoder）的缩写。它是一种深度生成模型，由Kingma等人于2014年提出的基于变分贝叶斯（VariationalBayes，VB）推断的生成式网络结构1.VAE模型有两部分，分别是一个编码器和一个解码器，常用于AI图
云梦之上·2023-09-28 04:05

RK3588S上从训练Minist到部署Minist仓库介绍

准备工具、软件1.各个电脑上都用jupyterlab进行配置部署，包括RK3588S的系统上CNN手写神经网络训练1.数据输入注意数据输入输出训练的时候有输入层的mean和std2.NPU推理3.后处理输出输出结果CNN手写神经网络部署1.Opencv_DNNonnxtime推理2.NPU推理GitHub-rockchip-linux/rknn-toolkit2
小枫小疯·2023-09-22 22:07

6-2 pytorch中训练模型的3种方法

下面以minist数据集的多分类模型的训练为例，演示这3种训练模型的风格。其中类形式训练循环我们同时演示torchkeras.KerasModel和torchkeras.LightModel两种示范。
hxh207·2023-09-19 02:08
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