MINIST

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）

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

项目实战— pytorch搭建CNN处理MNIST数据集

其中minist_all_CPU.py是CPU版本的模型训练＋测试程序，而minist_all_GPU.py则是GPU版本的模型训练＋测试程序。

做程序员的第一天·2023-09-15 06:08

MINIST手写字识别Java后端调用python模型

目录调用过程：Java服务端代码：python端训练模型的代码：pythonsocket传输代码：一般都会用python写机器学习深度学习模型，实际中用Java写后端多一点，python写后端还是少一点那么就需要把Java和python串起来最简单的办法就是通过socket传输，Java和python起两个进程互相通过IP+端口号的模式进行调用调用过程：1.python训练模型2.Java读取用户

夏天707·2023-09-08 13:57

tensorflow 自己制作Mnist数据集，用训练好的模型来测试准确度。手把手教你实现！教你怎么调用自己已经训练好的模型！清晰易懂！加深你对卷积CNN的理解

这里对于tensorflow自己制作Minist数据集，用训练好的模型来测试准确率。加深你对卷积神经网络的理解。

@尚码哥@·2023-09-04 18:50

四种方式实现minist分类！全部详细代码实现！Cnn(卷积神经网络，两种方式)，感知机（Bp神经网络），逻辑回归！代码详细注释！！minist数据集该怎么使用？

以及如何调用模型和保存模型：****https://blog.csdn.net/weixin_41146894/article/details/110010179**前言一、Cnn实现minist代码一

@尚码哥@·2023-09-04 18:20

mnist.load_data()出现错误

\python35\Lib\site-packages\keras\datasets中找到mnist.py，用notepad++打开如下将path改成minist.npz的路径即

Bingoyear·2023-08-25 07:14

GAN生成对抗模型根据minist数据集生成手写数字图片

云梦之上·2023-08-20 08:11

深度学习—Pytorch—手写数字识别：将MINIST数据集中的手写字体图片按照标签分类，分别保存到本地，并记录数量

注意：这里使用的是Pytorch，没有安装将无法使用本方法废话不多说，上代码：importosfromtorchvisionimportdatasets#输入文件地址id1=input("请输入MNIST文件存放的地址，如果您还没有下载该文件，请输入任意文件夹名称，将会自动下载MNIST：")id2=input("请输入存放图片文件夹名称,该文件夹默认存放于本文件同级目录下：")#判断输入的文件地

12580_d969·2023-08-06 04:22

使用循环神经网络识别minist数据

RNN循环神经网络的基本知识其实循环神经网络我对了好久都没有读懂，之前还研究过源代码，但是到后来没有多久又忘记了。今天在我已经非常熟悉CNN的情况下，我想再仔细研究一下RNN。RNN网络创建的目的CNN算法是为了提取一个二维图像里的特征，形成一个特征图，送到下一级，由下一级多判断使用。我想RNN也是普通的神经元，他的目的也是为了识别特征，并且把识别出来的特征传输到下一级，供下一级做判断。所以我们还

崔吉龙·2023-08-05 02:15

Mnist分类与气温预测任务

目录传统机器学习与深度学习的特征工程特征向量pytorch实现minist代码解析归一化损失函数计算图Mnist分类获取Mnist数据集，预处理，输出一张图像面向工具包编程使用TensorDataset

醋酸洋红就是我·2023-07-29 07:03

移植matlab训练好的神经网络

1.加载数据集%加载数据集images=loadMNISTImages('minist_dataset/train-images.idx3-ubyte');labels=loadMNISTLabels(

东城青年·2023-07-27 11:26

Pytorch-ResNet50-MINIST Classify 网络实现流程

分两个文件讲解：1、train.py训练文件2、test.py测试文件.1、train.py训练文件1）从主函数入口开始，设置相关参数#主函数入口if__name__=='__main__':#----------------------------##是否使用Cuda#没有GPU可以设置成Fasle#----------------------------#cuda=True#---------

-MAX-MAX-·2023-07-13 20:20

Pytorch学习-训练模型的3种方法

下面以minist数据集的分类模型的训练为例，演示这3种训练模型的风格。

尘世猫·2023-06-18 01:05

自编码器（minist）

自编码器（minist数据集）（摘自《深度学习》）简要介绍自编码器是一种最经典的无监督网络，它是实现无监督数据特征提取的一种方法。无监督模型的泛化能力更强。

Summer_Anny·2023-06-13 07:33

图神经网络

排列组合不变性(permutation-invariant)Minist一张图片，28x28，对图片施加卷积，像素有固定顺序x1x2...x9(3x3卷积)，若改变图片中3X3区域内的像素顺序，卷积后会有不同结果

VaultHunter·2023-04-08 02:00

Pytorch-lightning入门实例

Pytorch-lightning入门实例本文将通过Colab平台及MINIST数据集指导你了解Pytorch-lightning的核心组成。

Johnny__Wang__·2023-04-05 12:41

pytorch进阶学习（一）：使用远程服务器在pycharm上运行简单的小型网络模型，使用fashion-minist数据集进行训练

参考视频和代码来源详见up主Leo在这的b站教学视频：1、Pytorch的安装与环境配置【小学生都会的Pytorch】_哔哩哔哩_bilibili如何在pycharm上连接远程服务器详见：(7条消息)如何使用租用的云服务器实现神经网络训练过程（超详细教程，新手小白适用）_好喜欢吃红柚子的博客-CSDN博客一、服务器上下载conda如果你的服务器上没有conda，需要下载。(7条消息)远端服务器安装

好喜欢吃红柚子·2023-03-24 16:49

[动手学深度学习-PyTorch版]-3.5深度学习基础-图像分类数据集(Fashion-MINIST)

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。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。图像分类数据集中最常用的是手写数字识别数据集MNIST[1]。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，我们将使用一个图像内容更加复杂的数据集Fashion

蒸饺与白茶·2023-03-23 21:40

深度学习训练营实现minist手写数字识别

深度学习训练营原文链接环境介绍前置工作设置GPU导入要使用的包进行归一化操作样本可视化调整图片格式构建CNN网络编译模型模型训练预测操作原文链接本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客参考文章：365天深度学习训练营-第P1周：实现mnist手写数字识别原作者：K同学啊|接辅导、项目定制环境介绍语言环境：Python3.9.13编译器：jupyternotebook深度学习环境：TensorF

无你想你·2023-03-11 13:01

DAY2 深度学习之卷积神经网络实现手写数字识别（MINIST）的收获

DAY2深度学习之卷积神经网络实现手写数字识别（MINIST）的收获导入相关包的理解importmatplotlib.pyplotasplt用来处理图像，fromtorch.utils.dataimportDataLoader

nodoth1sl·2023-02-16 21:40

记录|深度学习100例-卷积神经网络（CNN）minist数字分类 | 第1天

记录|深度学习100例-卷积神经网络（CNN）minist数字分类|第2天1.minist0-9数字分类效果图数据集如下：分类及预测图如下：预测标签值和真实标签值如下图所示，成功预测训练Loss/Accuracy

程序媛一枚~·2023-02-16 21:10

卷积神经网络--用CNN的实现MINIST识别任务

2023.2.11通过已经实现的卷积层和池化层，搭建CNN去实现MNIST数据集的识别任务；一，简单CNN的网络构成：代码需要在有网络的情况下运行，因为会下载MINIST数据集，运行后会生成params.pkl

Anthony陪你度过漫长岁月·2023-02-16 21:32

9 多分类问题

lossMINIST引入代码实现课程内容来源：链接课程文本借鉴：链接以及Birandaの突然发现的也挺好：链接问题引入前篇中，对糖尿病数据集的问题是一个二分类问题，但实际问题中，二分类问题较少，更多的是以MINIST

Micoreal·2023-02-02 09:50

机器学习-Tensorflow基于MNIST数据集,导入minist数据集，创建，保存模型，用模型测试识别自己的手写数字

从下载Anaconda到实现MNIST手写数字识别成功的整个过程一、下载最新版本的Anaconda,根据Anaconda安装tensorflow【参考另一篇博客】使用Anaconda3安装tensorflow(windows10环境)_Jango826的博客-CSDN博客_使用anaconda安装tensorflow二、用Anaconda中自带的Spyder编写代码(在tensorflow环境下执

Jango826·2023-02-01 01:33

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