MNIST手写数字识别

3_使用传统CNN网络训练图像分类模型

使用传统CNN网络训练图像分类模型1.MNIST首先，定义一下超参数等importtorch#datasetinput_shape=28num_classes=10#hyperbatch_size=64num_epochs
HDU_Ang·2023-10-07 02:52

【Pytorch笔记】6.Transforms

torchvision.transforms：常用的图像预处理方法；torchvision.datasets：常用数据集的dataset实现，如MNIST、CIFAR-10、ImageNet等；torchvision.model
xhyu61·2023-10-07 01:24

Pytorch笔记之分类

文章目录前言一、导入库二、数据处理三、构建模型四、迭代训练五、模型评估总结前言使用Pytorch进行MNIST分类，使用TensorDataset与DataLoader封装、加载本地数据集。
Mr_Stutter·2023-10-06 22:16

AI应用开发实战 - 手写算式计算器

扩展手写数字识别应用识别并计算简单手写数学表达式主要知识点了解MNIST数据集了解如何扩展数据集实现手写算式计算器简介本文将介绍一例支持识别手写数学表达式并对其进行计算的人工智能应用的开发案例。
SoftwareTeacher·2023-10-06 20:49

使用Pyhon+Flux+Julia实现手写数字识别

使用MNIST数据集对0到9之间的数字进行手写数字识别是神经网络的一个典型入门教程。
woshicver·2023-10-06 18:59

PyTorch应用实战二：实现卷积神经网络进行图像分类

文章目录实验环境MNIST数据集1.网络结构2.程序实现2.1导入相关库2.2构建卷积神经网络模型2.3加载MNIST数据集2.4训练模型附：系列文章实验环境python3.6+pytorch1.8.0importtorchprint
Want595·2023-10-05 08:26

深度学习笔记_4、CNN卷积神经网络+全连接神经网络解决MNIST数据

1、首先，导入所需的库和模块，包括NumPy、PyTorch、MNIST数据集、数据处理工具、模型层、优化器、损失函数、混淆矩阵、绘图工具以及数据处理工具。
Element_南笙·2023-10-05 00:18

Ai项目十四：基于 LeNet5 的手写数字识别及训练

若该文为原创文章，转载请注明原文出处。一、介绍pytorch复现lenet5模型，并检测自己手写的数字图片。利用torch框架搭建模型相对比较简单，但是也会遇到很多问题，网上资料很多，搭建模型的方法大同小异，在我尝试了自己搭建搭建出来模型，无论是训练还是检测都会遇到很多的问题，像这种自己遇到的问题，请教别人也没有用。原本使用的是github上的一份代码来复现，环境搭建完成后，才发现要有GPU，而我
殷忆枫·2023-10-04 08:18

深度学习笔记_3、全连接神经网络解决MNIST数据

1、导入包importnumpyasnpimporttorch#导入pytorch内置的mnist数据fromtorchvision.datasetsimportmnist#importtorchvision
Element_南笙·2023-10-02 20:53

PyTorch深度学习实战（16）——面部关键点检测

面部关键点检测0.前言1.关键点检测1.1关键点检测模型分析1.2数据集分析2.面部关键点检测3.2D和3D面部关键点检测小结系列链接0.前言我们已经学习了如何解决二分类(猫狗分类)和多分类(fashionMNIST
盼小辉丶·2023-10-02 18:02

论文笔记_Network in Network

NetworkinNetwork3.1MLP卷积层3.2全局平均池化3.3NIN网络架构4.实验4.1实验概述4.2CIFAR-104.3CIFAR-1004.4StreetViewHouseNumbers数据集4.5MNIST4.6
你搁这儿写bug呢？·2023-10-02 16:32

Lenet5经典论文解读

20021110085姓名：郑佳转载自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/273247515（这是我个人的知乎文章）嵌牛导读】LeNet-5：是YannLeCun在1998年设计的用于手写数字识别的卷积神经网络
Daniel_go·2023-10-02 10:30

精确度acc的计算

3层神经网络下手写数字识别importsys,ossys.path.append(os.pardir)#为了导入父目录的文件而进行的设定importnumpyasnpimportpicklefromdataset.mnistimportload_mnistfromcommon.functionsimportsigmoid
yalipf·2023-10-02 08:14

生成lmdb格式数据

1.在caffe工程/data目录下本身自带有如下文件夹：cifar10cocoilsvrc12ILSVRC2016mnistVOC07122.在caffe工程/data目录下新建VOCdevkit文件夹
酸菜霉霉·2023-10-02 07:02

机器学习项目是如何开发和部署的？

本文以一个小项目带你弄清ML的项目流程这周做作业查资料时，无意中看到一个GitHub项目ML-web-app，它以PyTorch训练MNIST文字识别模型为例，介绍了从模型训练到部署上线的整个流程。
机器学习与系统·2023-10-02 02:39

MNIST数据集介绍及读取

2019.2.23星期六多云biolearnMNIST数据集是机器学习领域中非常经典的一个数据集，由60000个训练样本和10000个测试样本组成，每个样本都是一张28*28像素的灰度手写数字图片。
biolearn·2023-10-01 23:55

MNIST手写数字识别

MNIST是一个手写体数字的图片数据集，该数据集由美国国家标准与技术研究所（NationalInstituteofStandardsandTechnology(NIST)）发起整理，其包含60,000张训练图像和
Hufft·2023-10-01 11:25

纯干货-手把手优化神经网络—MNIST数字识别进阶

这一章我们把前两章介绍的优化方法应用在我们的训练模型V1上（参考机器学习实战—MNIST手写体数字识别），看看如何使用简单的单隐藏层全连接神经网络提高准确率。话不多说直接开干。
RunningSucks·2023-10-01 10:07

数据集总结

【嵌牛正文】：1.图像数据集：分类与识别数据集：（1）MNIST：由纽约大学的YannLeCun整理的手写数字(0-9)数据集，图片大小为28*28，包含60000个训练集，10000个测试集，广泛用于机器学习的测试和训练
microchip·2023-09-30 12:55

华为云云耀云服务器L实例评测｜在服务器上训练手写数字识别模型并部署到服务器上实现远程调用

目录本文概述作者介绍第一步、购买服务器并远程登录服务器第二步、配置环境并训练手写数字识别网络第三步、部署手写数字识别网络到云耀云服务器L实例第四步、启动本地客户端并进行手写数字识别本文概述华为云云耀云服务器
七七鸭灬·2023-09-30 06:13

机器学习实战（基于Sklearn和tensorflow）第三章 分类 学习笔记

机器学习实战书籍第三章例子学习笔记书中源码，here本文地址，here要分为Mnist数据处理、交叉验证、混淆矩阵、精度、多分类问题等。
hirolin·2023-09-29 16:56

yolov5的使用

目录本地的标注数据集工具推荐如下：在线标注工具COCO训练模型用PyTorch训练一个简单的多层感知器（MLP）进行手写数字识别（MNIST数据集）。
weixin_38849487·2023-09-29 09:29

在kaggle中用GPU使用CGAN生成指定mnist手写数字

代码的实现过程及对代码的详细解析独热编码定义生成器定义判别器打印我们的引导信息模型训练迭代过程中生成的图片损失函数的变化4总结5模型相关的文件1项目介绍在GAN的基础上进行有条件的引导生成图片cgan2参考文章GAN实战之Pytorch使用CGAN生成指定MNIST
云梦之上·2023-09-28 04:37

PyTorch 深度学习之逻辑斯蒂回归Logistic Regression(五)

Revision-LinearRegressionClassficationTheMNISTdatasettrain:训练集还是测试集TheCIFAR-10dataset1.RegressionVSClassfication
河图洛水·2023-09-27 06:37

【深度学习】实验15 使用CNN完成MNIST手写体识别(Keras)

文章目录使用CNN完成MNIST手写体识别(Keras)1.导入Keras库2.数据集3.构造神经网络4.训练模型5.测试模型附：系列文章使用CNN完成MNIST手写体识别(Keras)卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork
Want595·2023-09-27 05:33

2018-06-26

手写数字识别卷积神经网络版参考代码：importnumpyfromkeras.datasetsimportmnistfromkeras.modelsimportSequentialfromkeras.layersimportDensefromkeras.layersimportDropoutfromkeras.layersimportFlattenfromkeras.layers.convolut
ZSCDumin·2023-09-26 23:25

PyCharm+Tensorflow CNN调用训练好的模型进行预测 （五）

该模型训练所使用的数据集是MNIST集。在对图片中数字进行识别前，需要对图片进行预处理，即将图片转变为MNIST数据集中图片的格式。
Meditation-·2023-09-26 22:03

深度学习实现1：第一篇 基础知识简介

这些知识会在后面用到，在本篇的最后会以mnist数据集为例，创建处理手写体图片的函数，供后使用。本篇思维导图如下图1.python基础知识本篇是基础部分，本着简洁的目的，将需要了解的资料贴出来。
斐波那契的数字·2023-09-26 21:43

ADDA pytorch 代码实现

1导入MNIST和UPSP数据集：从torchvision.datasets.MNIST下载即可，代码在datasets文件夹里mnist.py和usps.py下载后的MNIST图像都是灰度图像，只有一个通道
深度学习努力中·2023-09-26 09:23

Pytorch之LeNet-5图像分类

二、LeNet-5网络实现1.定义LeNet-5模型2.加载数据集3.训练模型4.测试模型三、实现图像分类前言LeNet-5是一个经典的深度卷积神经网络，由YannLeCun在1998年提出，旨在解决手写数字识别问题
风间琉璃•·2023-09-25 21:39

TrOCR——基于transformer模型的OCR手写文字识别

前期我们使用大量的篇幅介绍了手写数字识别与手写文字识别，当然那里主要使用的是CNN卷积神经网络，利用CNN卷积神经网络来训练文字识别的模型。
人工智能研究所·2023-09-25 19:32

GAN学习笔记（一）项目链接

GAN学习笔记（一）项目链接1、开源项目2、GAN组成2.1来自生成mnist的gan2.2来自cyclegan2.3参考上面的Discriminator，准备自己写一个3D的版本1、开源项目看到这个里面整理了好多
落花逐流水·2023-09-25 15:33

使用 TensorFlow 的 Keras API 加载 MNIST 数据集训练模型

importnumpyasnpimporttensorflowastffromtensorflow.keras.modelsimportSequentialfromtensorflow.keras.layersimportFlatten,Dense,Dropout#加载MNIST
r081r096·2023-09-25 09:46

TensorFlow神经网络模型训练

TensorFlow神经网络模型训练fashion_MNIST数据集的模型识别训练fashion_mnist数据加载图片保存fashion_mnist可视化神经网络模型训练，预测模型保存模型重新提取及进行预测识别结果
雾岛LYC听风·2023-09-24 07:52

使用python处理MNIST数据集

文章目录一.MNIST数据集1.1什么是MNIST数据集1.2MNIST数据集文件格式1.3使用python访问MNIST数据集文件内容附录程序源码一.MNIST数据集1.1什么是MNIST数据集MNIST
AoDeLuo·2023-09-24 05:02

AIX360-CEMExplainer: MNIST Example

CEMExplainer:MNISTExample这一部分屁话有点多，导包没问题的话可以跳过加载MNIST数据集加载经过训练的MNIST模型加载经过训练的卷积自动编码器模型（可选）初始化CEM解释程序以解释模型预测解释输入实例获得相关否定
蓝净云·2023-09-23 19:21

现代卷积网络实战系列1：MNIST数据集处理、加载、网络初始化、测试函数

1、MNIST数据集处理、加载、网络初始化、测试函数2、训练函数、PyTorch构建LeNet网络3、PyTorch从零构建AlexNet训练MNIST数据集4、PyTorch从零构建VGGNet训练MNIST
机器学习杨卓越·2023-09-23 16:20

现代卷积网络实战系列 总目录

1、MNIST数据集处理、加载、网络初始化、测试函数2、训练函数、PyTorch构建LeNet网络3、PyTorch从零构建AlexNet训练MNIST数据集4、PyTorch从零构建VGGNet训练MNIST
机器学习杨卓越·2023-09-23 16:47

使用 PyTorch 的计算机视觉简介 （4/6）

对于我们的MNIST分类器，我们使用了5个5×9个过滤器，产生了24×24×<>张量。我们可以使用相同的卷积思想来提取图像中更高级别的模式。例如，数字（如8和9
无水先生·2023-09-23 16:37

Linux常见问题及解决方案

/mnist_caffe:errorwhileloadingsharedlibraries:libarmnn.so:cannotopensharedobjectfile:Nosuchfileordirectory
GarryLau·2023-09-23 14:20

【深度学习】LeNet网络架构

它是深度学习中第一个成功应用于手写数字识别的卷积神经网络，并且被认为是现代卷积神经网络的基础。LeNet模型包含了多个卷积层和池化层，以及最后的全连接层用于分类。
高 朗·2023-09-23 03:09

Pytorch实现MNIST字符识别

1.下载mnist.pkl.gz网址：http://www.iro.umontreal.ca/~lisa/deep/data/mnist/mnist.pkl.gz数据集文件夹路径是data2/mnist
Singcing·2023-09-23 01:43

现代卷积网络实战系列5：PyTorch从零构建GoogLeNet训练MNIST数据集

1、GoogLeNet2、GoogLeNet网络架构GoogLeNet((pre_layers):Sequential((0):Conv2d(1,192,kernel_size=(3,3),stride=(1,1),padding=(1,1))(1):BatchNorm2d(192,eps=1e-05,momentum=0.1,affine=True,track_running_stats=Tru
机器学习杨卓越·2023-09-22 21:18

现代卷积网络实战系列3：PyTorch从零构建AlexNet训练MNIST数据集

1、AlexNetAlexNet提出了一下5点改进：使用了Dropout，防止过拟合使用Relu作为激活函数，极大提高了特征提取效果使用MaxPooling池化进行特征降维，极大提高了特征提取效果首次使用GPU进行训练使用了LRN局部响应归一化（对局部神经元的活动创建竞争机制，使得其中响应比较大的值变得相对更大，并抑制其他反馈较小的神经元，增强了模型的泛化能力）2、AlexNet网络结构AlexN
机器学习杨卓越·2023-09-22 21:17

现代卷积网络实战系列4：PyTorch从零构建VGGNet训练MNIST数据集

1、VGGNet2014年，牛津大学计算机视觉组（VisualGeometryGroup）和GoogleDeepMind公司的研究员一起研发出了新的深度卷积神经网络：VGGNet，并取得了ILSVRC2014比赛分类项目的第二名（第一名是GoogLeNet，也是同年提出的).论文下载VeryDeepConvolutionalNetworksforLarge-ScaleImageRecognitio
机器学习杨卓越·2023-09-22 21:46

基于tensorflow的MNIST手写字识别（一）--白话卷积神经网络模型

一、卷积神经网络模型知识要点卷积卷积1、卷积2、池化3、全连接4、梯度下降法5、softmax本次就是用最简单的方法给大家讲解这些概念，因为具体的各种论文网上都有，连推导都有，所以本文主要就是给大家做个铺垫，如有错误请指正，相互学习共同进步。二、卷积神经网络讲解2.1卷积神经网络作用大家应该知道大名鼎鼎的傅里叶变换，即一个波形，可以有不同的正弦函数和余弦函数进行叠加完成，卷积神经网络也是一样，可以
GarfieldEr007·2023-09-22 15:30

pytorch编程练习 GPU手写体字符识别

pytorch_GPU1.超参数的确定2.模型的训练和评估3.代码3.1导入相关的包3.2获取手写数字的训练集和测试集3.3模型搭建和参数优化3.4整合后的代码本文将在PyTorch中构建一个简单的卷积神经网络，并使用MNIST
Belouga-·2023-09-22 11:01

机器学习练习——手写数字识别(PyTorch)

数据集：https://www.kaggle.com/c/digit-recognizer/dataThedatafilestrain.csvandtest.csvcontaingray-scaleimagesofhand-drawndigits,fromzerothroughnine.Eachimageis28pixelsinheightand28pixelsinwidth,foratotalo
shadowam·2023-09-22 11:58

DenseNet手写数字识别练习Pytorch实现

伏公子今天看了DenseNet的论文，决定复现一下这个极为先进的网络。这个网络在某年的CVPR上获得了最佳论文，比ResNet还要好。具体原理不是本文想要讲得，本文主要是复现代码。DenseLayer层：这个是最基本的层，代码如下：classDenseLayer(torch.nn.Module):def__init__(self,input_features_num,grow_rate,bn_si
最幸伏的人·2023-09-22 11:28

MNIST手写数字识别总结(pytorch)

此博客并不是教程，只是一个练习总结代码汇总放在文末1.首先导入所需要的库importtorchfromtorchimportnnfromtorch.nnimportfunctionalasFfromtorchimportoptimimporttorchvisionfrommatplotlibimportpyplotaspltimportpandasaspdimportnumpyasnpfromUt
不再彷惶·2023-09-22 11:58
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