MINIST 第3页

7-CNN-minist数据分类

目的使用卷积网络、全连接网络，对MINIST数据进行分类形状说明卷积网络：通常，卷积神经网络都是一个4D的形状输入，（batch,channel,行列值，行列值），如代码中的（64，1，28，28），如下图

nutron-ma·2022-12-09 11:50

torch.nn.CrossEntropyLoss() 参数、计算过程、输入输出形状--loss中y_pred和y形状不一致

结论nn.CrossEntropyLoss(y_pred,y_label)的顺序不要搞错y_pred的形状(N,分类数)，一般为（batch,分类数），如全连接网络输出MINIST手写数字中的（64，10

nutron-ma·2022-12-09 11:41

LeNet-5网络结构详解和minist手写数字识别项目实践

参考论文：Gradient-BasedLearningAppliedtoDocumentRecognition组成网络虽然很小，但是它包含了深度学习的基本模块：卷积层，池化层，全连接层。输入层：32×32（输入层不计入网络层数）卷积层1：6个5×5的卷积核，步长为1——>（6，28，28）池化层1：MaxPooling，（2，2）——>（6，14，14）卷积层2：16个5×5的卷积核，步长为1——

忙什么果·2022-12-09 07:51

如何对minist数据进行预处理

1问题深度学习中，数据很多，不能一次性把数据全都放到模型中进校训练，所以利用数据加载，进行顺序打乱，分批，预处理之类的操作2方法使用pytorch提供的Dataset(数据集类)（获取数据位置和个数）train=datasets.MNIST(root='data',download=False,train=True,transform=ToTensor())test=datasets.MNIST(

算法与编程之美·2022-12-09 06:20

Pytorch实现手写数字识别,导出权重参数,利用C语言实现推理(正向传播)过程

卷积神经网络,pytorch将手写数字识别部署在FPGA等嵌入式端时,由于缺少tensorflow,pytorch等框架的使用,需要在PC端先训练出神经网络,导出权重参数再去硬件上只实现前向传播的部分.本文使用MINIST

翻斗花园二号楼1001室·2022-12-08 00:48

pyTorch入门（二）——常用网络层函数及卷积神经网络训练

——《微卡智享》本文长度为17309字，预计阅读5分钟前言上一篇《pyTorch入门（一）——Minist手写数据识别训练全连接网络》搭建了全连接层和训练的文件，做了一个最简单的Minist训练，最终的训练结果达到了

Vaccae·2022-12-07 07:38

【从零开始学习深度学习】7.自己动手实现softmax回归的训练与预测

基于上一篇文章读取fashion-minist数据集的基础，本文自己动手实现一个softmax模型对其进行训练与预测。

阿_旭·2022-12-06 07:30

【Paddle 入门打卡】用Paddle做MINIST手写数据集识别

文章目录1.数据描述2.Paddle训练Minist手写数据集2.2准备数据2.2配置网络2.3训练模型2.4模型评估2.5模型预测写在最后本文基于百度飞浆Paddle平台项目地址：什么是深度学习？

FeverTwice·2022-12-06 00:01

深度学习识别CIFAR10：pytorch训练LeNet、AlexNet、VGG19实现及比较（一）

联系方式：[email protected]前面几篇文章介绍了MINIST，对这种简单图片的识别，LeNet-5可以达到99%的识别率。

weixin_30316097·2022-12-04 00:20

多层全连接神经网络实现MINIST手写数字分类

importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromtorch.autogradimportVariable'''简单的三层全连接网络classsimpleNet(nn.module):def__init__(self,in_dim,n_hidden_1,n_hidden_2,out_dim):super(simpleNet,self)

右边是我女神·2022-12-03 15:18

pytorch深度学习实践

pytorch深度学习实践线性模型梯度下降反向传播（pytorch实现）一元模型二元模型用pytorch实现线性回归sifgmoid函数多维度输入加载数据集softmax_classifier卷积神经网络基础minist

码农10087号·2022-12-02 02:39

pyTorch入门（一）——Minist手写数据识别训练全连接网络

今天是第一篇，写一个最简单的全连接Minist数据集pyTorch的训练。实现

Vaccae·2022-11-30 12:17

BP神经网络minist数据集纯python

'''大数据集用mini_batch,带gui'''fromtkinterimport*importtkinterastkfromtkinter.simpledialogimport*fromtkinter.colorchooserimport*importrandomimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.datasetsim

通宵睡一宿·2022-11-30 01:48

numpy实现cnn

经过多天的奋战，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

通宵睡一宿·2022-11-30 01:47

MatchNet-Unifying Feature and Metric Learning for Patch-Based Matching的复现尝试

pytorch模块包model_alexnet.py#因为MatchNet网络改自alexnet,直接使用pytorch的改一下main_matchnet.py#主文件,含有指标评估函数--这个代码修改自官方的minist

知识在于分享·2022-11-30 00:48

【CNN实战】001：基于Minist数据集的手写数字识别

例子利用Minist数据集，利用两个卷积层（+两个池化层）和全连接层实现了手写数字照片的识别。原图reshape为28*28的照片输入。第一层：卷积层。

昔我往矣wood·2022-11-29 23:33

基于CNn的MINIST手写体识别

深度学习的上机作业:基于CNN卷积神经网络的MINIST手写体识别版本:python-3.9,tensorflow-2.9目录MINIST数据集训练CNN卷积神经网络使用训练好的模型进行预测写这篇文章为了讲一个故事

重载芋头·2022-11-29 23:49

机器学习小项目---利用逻辑回归实现MINIST手写数字数据集

文章目录概览思路SigmoidLossGradientAccuracy完整代码结果展示概览这是我们老师之前上课布置的一个小作业，现分享出来，纪念一下。因为当时是用paddle实现的，众所周知，paddle~pytorch，所以想用torch运行的伙伴，把paddle部分改成torch就行。不过比较狗血的是，像损失函数那些，torch中都内置了相关的函数，比如BCEloss，我们老师要我们自己写出来

一米八八的超儿·2022-11-29 22:06

tensorflow，对mnist的手写数据集进行卷积神经网络分类

importtensorflowastffromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_dataimportmatplotlib.pyplotaspltdefcreatweight(shape):returntf.Variable(initial_value=tf.random_normal(shape=shape))minist

卡尔顿·2022-11-29 22:35

手写一个神经网络(不用Pytorch模块)来实现MINIST手写数据集

文章目录概览思路SoftmaxSoftmax'sDerivateCrossEntropyLossCrossEntropyLoss'sDerivateCEwithLogitLossCEwithLogitLoss'sDerivate完整代码成果展示概览这是我们老师之前上课布置的一个小作业，现分享出来，纪念一下。因为当时是用paddle实现的，众所周知，paddle~pytorch，所以想用torch运

一米八八的超儿·2022-11-29 22:34

tensorflow1.x手写数字识别

importtensorflowastf#minist引入数据方法fromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_dataimportrandomimportmatplotlib.pyplotasplttf.set_random_seed

小杨变老杨·2022-11-29 13:32

pytorch 手写数字识别1

实现神经网络的过程.本章重点讲一下加载数据过程参考：课时9手写数字识别初体验-1_哔哩哔哩_bilibiliPytorch中的backward函数-知乎一概述整体流程如下,分为四步二加载图片如下为加载minist

明朝百晓生·2022-11-29 10:57

地心的PyTorch学习（四）

目录一、背景二、构建神经网络三、用前馈神经网络实现MINIST手写数字集的识别1.下载以及可视化数据集（DownloadandVisualizetheData）2.定义网络（DefinetheNetworkArchitecture

cdxSunny·2022-11-28 19:34

神经网络分类模型训练

神经网络分类模型训练常用包：importtorchimportnumpyasnpimporttorch.nnasnnimporttorch.utils.dataasDataimporttorchvision1，加载数据集:对minist

ren2966717445·2022-11-28 14:25

[模式识别] 实验报告——贝叶斯、Fisher线性判别、K近邻、LeNET、PCA变换实验

本资源整合了模式识别课程的五个实验报告，分别为贝叶斯分类器、Fisher线性判别法、K近邻算法、使用PCA变换的方法对ORL人脸数据集进行人脸识别、使用LeNet神经网络进行MINIST手写数字的识别。

Niclas Wagner·2022-11-27 22:23

tensorflow入门之MINIST手写数字识别

最后还是到了官方网站去，还好有官方文档中文版，今天就结合官方文档以及之前看的教程写一篇关于MINIST手写数字识别，小白一枚，不足之处还请大家多多见谅。

LittleChickenCoder·2022-11-27 14:39

Tensorflow2.0之Minist手写数字识别

Tensorflow2.0之Minist手写数字识别注：完整代码在最后Minist数据集介绍 Minist数据集是(Lecun,Bottou,Bengio,&Haffner,1998)发布的，它包含了0

bao文·2022-11-27 14:37

【计算机视觉】基于tensorflow Lenet进行minist手写体识别

目录一、原理1.1卷积神经网络1.2Lenet二、数据分析三、结果分析一、原理1.1卷积神经网络卷积神经网络的层级结构1.2LenetLeNet-5，用于实现手写识别的7层CNN（不包含输入层）输入原始图像的大小是32×32，卷积层用表示，子采样层（pooling）用表示，全连接层用表示，x代表层数。C1层是卷积层，单通道下用了6个卷积核，这样就得到了6个featuremap，其中每个卷积核的大小

Q蕾·2022-11-27 14:00

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

a493862864·2022-11-27 13:57

tensorflow2 minist手写数字识别数据训练

✨博客主页：小小马车夫的主页✨所属专栏：Tensorflow文章目录前言一、tenosrflowminist手写数字识别代码二、输出三、参考资料总结前言刚开始学习tensorflow，首先接触的是minist

小小马车夫·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

java使用minist手写数据集,用滴滴云Notebook快速上手PyTorch-MINIST手写体

在本教程中，您将学习如何快速使用PyTorch训练一个神经网络学习如何识别手写数字。本文使用滴滴云Notebook作为开发环境，滴滴云Notebook服务集成了CUDA、CuDNN、Python、TensorFlow、Pytorch、MxNet、Keras等深度学习框架，无需用户自己安装。Part.11，购买Notebook服务注册滴滴云并实名认证后可购买Notebook服务注册步骤：2，进入控制

可可子姐姐教英语·2022-11-26 21:56

（1）pytorch 实现 minist手写数据集（cpu/gpu）版本

minist手写文字数据集是深度学习/机器学习的入门集数据集。通过搭建深度神经网络的方法对minist数据集进行训练和预测，可以对整个深度学习的框架做一个大概的了解。

2lzm333·2022-11-26 21:26

pytorch实现GAN的小例子--生成Minist手写体图片

最近在学习HandwritingTransformers手写体生成，里面用到了复杂的GAN模型，所以最近开始学习GAN。记录一下一个pytorch实现GAN的小例子，下面代码可以直接运行。运行环境是python==3.8，pytorch==1.8，cuda==10.2代码注释中有详细的注释。代码参考该为博主博客：参考上述代码是前几年的，我将代码有些地方按照现在pytorch的习惯重新写了一下。im

mz314·2022-11-26 21:56

pytorch实现 minist 手写体分类任务

minist的分类任务在深度学习界属于helloworld级别的任务了，虽然任务简单，但是对入门来说还是相当重要的，这里采用pytorch来实现这个minist手写数字的分类任务采用jupyternotebook

橘の月半喵·2022-11-26 21:55

Pytorch框架下由全连接网络对MINIST数据集的分类

代码是听完b站up主刘二大人的课程后敲下，每一行都做了注释笔记。如果对原视频教程感兴趣，下方将供上连接，可以去刘老师的主页听课学习《PyTorch深度学习实践》完结合集_哔哩哔哩_bilibiliimporttorchfromtorchvisionimporttransformsfromtorchvisionimportdatasetsfromtorch.utils.dataimportDataL

bairan111·2022-11-26 21:25

如何把数据集放进python代码中_pytorch中如何使用DataLoader对数据集进行批处理的方法...

最近搞了搞minist手写数据集的神经网络搭建，一个数据集里面很多个数据，不能一次喂入，所以需要分成一小块一小块喂入搭建好的网络。

weixin_39996739·2022-11-26 00:32

tensorflow+python flask进行手写识别_GitHub - HuangCongQing/tensorflow-minist: TensorFlow与Flask结合打造手写体数字识别 .

tensorflow-ministTensorFlow与Flask结合打造手写体数字识别environments：python3.5win764位课程目录TensorFlow框架介绍MNIST数据集及模型建立Flask框架建立MNIST模型与FLask框架整合//主要目录├─mnist│convolutional.py//卷积模型│input_data.py//下载数据集，官网上也有，其他py文件

weixin_39752157·2022-11-26 00:12

[ 数据集 ] MINIST 数据集介绍

Author：HorizonMax✨编程技巧篇：各种操作小结机器视觉篇：会变魔术OpenCV深度学习篇：简单入门PyTorch神经网络篇：经典网络模型算法篇：再忙也别忘了LeetCode文章目录MINIST

Horizon Max·2022-11-25 15:29

基于minist数据集复现CNN通用模型（Lenet-5 & ResNet）

具体介绍及下载见DigitRecognizer.2问题说明复现CNN通用模型应用模型于minist数据集3代码结构主要应用上一次minist识别的代码，如下：impor

帅帅喵·2022-11-25 14:25

深度学习第二课MINIST数字识别

数字识别本次训练一个能够识别图片的手写数字的机器学习模型。导入MNIST数据集分析MNIST样本特点定义变量。构建模型。训练模型。测试模型。保存模型。读取模型。1.导入MNIST数据集从第一课我们可以知道需要一个数据集来训练模型。这个数据集就是图片，来源于一个开源的训练数据集—MNIST。MNIST数据集的官网是http://yann.lecun.com/exdb/mnist/大家可以到官网去下载

岳麓山下你和我·2022-11-25 14:54

minist识别

一.任务及数据就是自己写一个神经网络来实现对于MNIST数据集的手写体分类任务。作者提供了一个数据集，这里就使用作者的数据集。MNIST数据集下载下来直接放在工程目录里面就行了。训练(train):50,000验证(validation):10,000测试(test):10,000从任务和输入就能够得到大概的网络结构：损失函数为二次误差函数激活函数为sigmoid函数。二.读取数据读取数据由mni

向前跑_汪汪·2022-11-25 14:50

MINIST手写数字数据集–神经网络（mini-batch）

1.1数据集介绍MNIST数据集主要由一些手写数字的图片和相应的标签组成，图片一共有10类，分别对应从0～9，共10个阿拉伯数字。1.2思路介绍导入数据集对导入数据进行处理设计神经网路训练的同时调整超参数得到正确率较高的模型保存模型对测试集中数据进行预测并将结果保存到新文件1.3分析数据集并读入数据处理数据以.CSV形式存储在MNIST_dataset文件夹下，训练数据集共有42000个数据，测试

帅帅喵·2022-11-25 14:45

【生成式网络】入门篇(二)：GAN的代码和结果记录

https://github.com/rasbt/deeplearning-models/tree/master/pytorch_ipynb/ganGAN在MINIST上的代码和效果importos#os.chdir

FrankJingle·2022-11-25 07:31

PyTorch的各个组件和实战

文章目录张量张量简介创建tensor张量的操作广播机制自动求导并行计算简介PyTorch的各个组件基本配置数据读入模型构建神经网络的构造神经网络中常见的层模型初始化损失函数训练和评估可视化优化器Fashion-Minist

Tongsen99·2022-11-24 22:16

tensor 增加维度_tensor 维度变换

unsqueezetranspose/t/permuteexpand/repeat1.view/reshapeimporttorcha=torch.rand(4,1,28,28)#使用rand随机均匀初始化一个4维的tensor#在minist

策策的荣耀百科·2022-11-23 15:40

条件生成对抗网络（CGAN）

记录一下上资源：（github），基于Pytorch的条件对抗生成网络条件对抗生成网络和生成对抗网络的区别在于，条件对抗网络生成器和鉴别器额外输入了条件信息（以minist为例，就是额外输入了标签），具体流程如下

在职研究僧·2022-11-22 21:40

一些常见报错

目录函数返回值不一致tensor.data[0]MINIST数据下载问题函数返回值不一致TypeError:cannotunpacknon-iterableNoneTypeobject解决方法：报错的原因是函数返回值得数量不一致

guguu1·2022-11-22 07:44

深度学习入门——手写数字识别MINIST数据集

#1加载必要的库importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFimporttorch.optimasoptimfromtorchvisionimportdatasets,transforms#2定义超参数hyperparameterBATCH_SIZE=64#每批处理的数据DEVICE=torch.device("cuda"ift

SinsNeverDie·2022-11-21 06:57

深度学习——fastai第四课 04_minist_basics

文章目录幕后:训练一个数字分类器像素：计算机视觉的基础边栏:韧性和深度学习初尝试：像素相似NumPy数组和PyTorch张量使用广播计算评价指标随机梯度下降（SGD）计算梯度通过学习率执行`step`一个端到端的SGD例子1初始化参数2计算预测值3计算损失4计算梯度5执行（更新）权重6重复过程7终止梯度下降总结MNIST损失函数SigmoidSGD和小批量把它们整合在一起创建一个优化器添加一个非线

草帽KIKI·2022-11-20 22:02

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