MNIST手写数字识别第5页

MNIST内置手写数字数据集的实现

torchvision库torchivision库是PyTorch中用来处理图像和视频的一个辅助库，接下来我们就会使用torchvision库加载内置的数据集进行分类模型的演示为了统一数据加载和处理代码，PyTorch提供了两个类用于处理数据加载，他们分别是torch.utils.data.Dataset类和torch.utils.data.DataLoader类，通过这两个类可使数据集加载和预处

才不是小emo的小杨·2023-12-20 01:55

深度学习笔记_6经典预训练网络LeNet-18解决FashionMNIST数据集

1、调用模型库，定义参数，做数据预处理importnumpyasnpimporttorchfromtorchvision.datasetsimportFashionMNISTimporttorchvision.transformsastransformsfromtorch.utils.dataimportDataLoaderimporttorch.nn.functionalasFimporttor

Element_南笙·2023-12-18 20:23

深度学习笔记_7经典网络模型LSTM解决FashionMNIST分类问题

1、调用模型库，定义参数，做数据预处理importnumpyasnpimporttorchfromtorchvision.datasetsimportFashionMNISTimporttorchvision.transformsastransformsfromtorch.utils.dataimportDataLoaderimporttorch.nn.functionalasFimporttor

Element_南笙·2023-12-18 20:51

PyTorch官网demo解读——第一个神经网络（2）

这个demo实际上只使用了一个简单的线性模型：y=wx+b；手写数字识别最后其实只输出10个结果（0~9），所以我们可以将结果表示为包含十个数的一维矩阵[10]，矩阵中的每个值是预测的概率值，表示索引代表的数字的概率

骑猪等风·2023-12-18 12:15

[Python] 计算机视觉-图像分类经典模型

源于产业实践的开源深度学习平台供本人记录用目录一、LeNet模型二、AlexNet模型三、VGG模型四、GoogLeNet模型五、ResNet模型一、LeNet模型1、模型介绍标LeNet模型网络结构示意图题上述结构是针对手写数字识别任务而设计

零澪灵·2023-12-18 09:41

Encoder-Decoder和Auto-Encoder的简介

目录#一、Encoder-Decoder1.Encoder2.Decoder3.Encoder-Decoder几点说明存在的问题Auto-Encoder简介Auto-Encoder代码实现（以MNIST

碧蓝的天空丶·2023-12-18 08:08

机器学习中常见4种学习方法、13种算法

机器学习中常见4种学习方法、13种算法一.4大主要学习方法1.1监督式学习在监督式学习下，输入数据被称为“训练数据”，每组训练数据有一个明确的标识或结果，如对防垃圾邮件系统中“垃圾邮件”“非垃圾邮件”，对手写数字识别中的

cocochimp·2023-12-18 05:49

【人工智能】实验五采用卷积神经网络分类MNIST数据集与基础知识

实验五采用卷积神经网络分类MNIST数据集【实验目的】熟悉和掌握卷积神经网络的定义，了解网络中卷积层、池化层等各层的特点，并利用卷积神经网络对MNIST数据集进行分类。

friklogff·2023-12-17 22:29

【手撕算法系列】简单神经网络

importtorchimporttorch.nnasnn#MNist为例，imageshape1,28,28classConvBNReLu(nn.Module):def__init__(self,in_ch

Nastu_Ho-小何同学·2023-12-17 16:09

Pytorch实战（一）——MNIST手写数字识别

MNIST手写数字识别项目因为数据量小、识别任务简单而成为图像识别入门的第一课，MNIST手写数字识别项目有如下特点：识别难度低，即使把图片展开为一维数据，且只使用全连接层也能获得超过98%的识别准确度

dalalaa·2023-12-17 13:36

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

tensorflow-gpu1.11.0python3.6.9importtensorflowastfimportos读取MINIST数据集fromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_datamnist

heart_ace·2023-12-17 07:23

TensorFlow神经网络中间层的可视化

2.通过.h5文件导入网络3.可视化网络中间层结果（1）索引取层可视化（2）通过名字取层可视化TensorFlow神经网络中间层的可视化1.训练网络并保存为.h5文件我们使用AlexNet为例，任务是手写数字识别

_MaZy·2023-12-17 07:48

PyTorch: 基于【MobileNet V2】处理MNIST数据集的图像分类任务【准确率99%+】

目录引言1.安装PyTorch2.下载并加载MNIST数据集3.搭建基于MobileNetV2的图像分类模型运行结果（重点看网络开头和结束位置即可）4.设置超参数、损失函数、优化器5.训练模型6.测试模型运行结果完整代码结束语引言在深度学习和计算机视觉的世界里

高斯小哥·2023-12-17 07:48

Python问题记录(一) ------ PermissionError: [Errno 13] Permission denied

/data\mnist\train-images-idx3-ubyte'

千喜Ya·2023-12-16 20:52

CNN、LeNet、AlexNet基于MNIST数据集进行训练和测试，并可视化对比结果

完成内容：构建CNN并基于MNIST数据集进行训练和测试构建LeNet并基于MNIST数据集进行训练和测试构建AlexNet并基于MNIST数据集进行训练和测试对比了不同网络在MNIST数据集上训练的效果准备工作

李大壮BigStrong·2023-12-16 17:12

tensorflow.python.framework.errors_impl.InvalidArgumentError: Assign requires shapes of both tensors to match. lhs shape= [64] rhs shape= [32]

问题INFO:tensorflow:Restoringparametersfrom/tmp/mnist_convnet_model\model.ckpt-16192018-04-1016:02:17.996575

不存在的里皮·2023-12-16 11:14

视觉学习笔记11——TensorRT安装配置及使用

安装包然后添加环境变量python调用TensorRTAPI安装UFF安装graphsurgeon安装onnx_graphsurgeon安装pycuda2.测试终端测试版本号测试自带的例子sampleMNIST3

RanceGru·2023-12-15 22:05

深度学习 Day12——P1实现mnist手写数字识别

本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者：K同学啊|接辅导、项目定制文章目录前言1我的环境2代码实现与执行结果2.1前期准备2.1.1引入库2.1.2设置GPU（如果设备上支持GPU就使用GPU,否则使用CPU）2.1.3导入数据2.1.4查看数据2.1.5.数据可视化2.2构建CNN网络模型2.3训练模型2.3.1训练模型2.3.2编写训练函数2.3.3编写测试函数2.3.4正式训练2

LittleRuby·2023-12-15 20:57

神经网络目前常用的公开数据集

1.MNIST手写数字识别数据集,包含60,000个训练样本和10,000个测试样本,每个样本是28x28的手写数字图片。

缘起性空、·2023-12-15 19:41

【PyTorch】现代卷积神经网络

含并行连结的网络（GoogLeNet）1.5.批量规范化1.6.残差网络（ResNet）1.7.稠密连接网络（DenseNet）2.实例解析2.1.实例描述2.2.代码实现2.2.1.在FashionMNIST

盛世隐者·2023-12-14 23:10

计算机视觉（下）

part2图像分类目录LeNetLeNet在手写数字识别上的应用LeNet识别手写数字LeNet在眼疾识别数据集iChallenge-PM上的应用数据集准备查看数据集图片定义数据读取器启动训练AlexNetVGGGoogLeNetResNet

豪訫·2023-12-14 22:19

pytorch中数据预处理模块：transforms详解

torchvision.datasets：定义了一系列常用的公开数据集的datasets，比如MNIST，CIFAR-10，ImageNet等。t

智慧医疗探索者·2023-12-14 17:05

[PyTorch][chapter 5][李宏毅深度学习][Classification]

前言：这章节主要讲解常用的分类器原理.分类主要是要找到一个映射函数比如垃圾邮件分类:c=0,垃圾邮件c=1正常邮件主要应用场景：垃圾邮件分类,手写数字识别,金融信用评估.这里面简单了解一下，很少用目录：

明朝百晓生·2023-12-06 12:54

中文手写数字数据识别

实验环境python=3.7torch==1.13.1+cu117torchaudio==0.13.1+cu117torchvision==0.14.1数据下载地址：Mnist中文手写数字数据集Python

!chen·2023-12-06 10:12

【深度学习笔记】06 softmax回归

06softmax回归softmax运算损失函数对数似然Fashion-MNIST数据集读取数据集读取小批量整合所有组件softmax回归的从零开始实现初始化模型参数定义softmax操作定义模型定义损失函数分类精度训练预测

LiuXiaoli0720·2023-12-06 00:19

【GD32307E-START】04 使用TinyMaix进行手写数字识别

【GD32307E-START】04使用TinyMaix进行手写数字识别参考博客【GD32F427开发板试用】使用TinyMaix进行手写数字识别https://blog.csdn.net/weixin

End-ING·2023-12-05 12:27

Course2-Week1-神经网络

神经网络概述1.1欢迎来到Course21.2神经元和大脑1.3引入神经网络-需求预测1.4神经网络的其他示例-图像感知2.神经网络的数学表达式2.1单层的神经网络-需求预测2.3前向传播的神经网络-手写数字识别

虎慕·2023-12-05 09:35

卷积神经网络（CNN）：艺术作品识别

2.混淆矩阵3.各项指标评估一、前言我的环境：语言环境：Python3.6.5编译器：jupyternotebook深度学习环境：TensorFlow2.4.1往期精彩内容：卷积神经网络（CNN）实现mnist

NoteLoopy·2023-12-05 05:46

卷积神经网络（CNN）：乳腺癌识别.ipynb

2.混淆矩阵3.各项指标评估一、前言我的环境：语言环境：Python3.6.5编译器：jupyternotebook深度学习环境：TensorFlow2.4.1往期精彩内容：卷积神经网络（CNN）实现mnist

NoteLoopy·2023-12-05 05:07

十四、机器学习进阶知识：KNN分类算法

文章目录1、KNN分类介绍2、KNN分类核心要素3、KNN分类实例1.1鸢尾花分类1.2手写数字识别1、KNN分类介绍分类是数据分析中非常重要的方法，是对己有数据进行学习,得到一个分类两数或构造出一个分类模型

七层楼的疯子·2023-12-05 05:34

Mindspore实现手写数字识别

废话不多说，首先说一下我使用的环境：python3.9mindspore2.1使用jupyternotebookStep1：导入相关依赖的包importosfrommatplotlibimportpyplotaspltimportnumpyasnpimportmindsporeasmsimportmindspore.contextascontextimportmindspore.datasetas

编程被我拿捏住了·2023-12-04 13:34

MSc代做、代做R编程语言、代写R设计、代写Data Science代写Web开发|代写R语言编程

RealdatacodingexercisesMScinStatisticsforDataScienceatCarlosIIIUniversityofMadridEduardoGarcía-Portugués2020-03-10,v1.0DatasetsMNISTdatasetTheMNISTdatabasecontainsimagesofhandwritten0

iswx224·2023-12-04 11:55

Keras构建简单CNN详细解析及代码(包括报错处理)

Keras构建CNN参考github源码MNIST数据集来自美国国家标准与技术研究所,是NIST(NationalInstituteofStandardsandTechnology)的缩小版，训练集(trainingset

aliwa.·2023-12-04 06:54

【人工智能Ⅰ】实验4：贝叶斯分类

2.熟悉贝叶斯分类原理和方法，并对MNIST数据集进行分类。二、实验内容1.使用贝叶斯方法对mnist或mnistvariation数据集进行分类，并计算准确率。数据集从网上下载（如百度飞桨平台）。

MorleyOlsen·2023-12-04 00:51

softmax回归的从零开始实现

本节我们将使用刚刚在引入的Fashion-MNIST数据集，并设置数据迭代器的批量大小为256。

CODING_LEO·2023-12-03 12:02

softmax实现

importmatplotlib.pyplotaspltimporttorchfromIPythonimportdisplayfromd2limporttorchasd2lbatch_size=256train_iter,test_iter=d2l.load_data_fashion_mnist

CODING_LEO·2023-12-03 12:02

深度学习回顾：七种网络

二、CNN网络示例2.1CNN用mnist数据集CNN专为图像处理而设计，包括称为卷积层的层，这些层对输入数据应用卷积运算，强调局部特征。

无水先生·2023-12-03 12:25

PyTorch中使用MNIST数据集进行训练和预测

加载MNIST数据集：使用torchvision.datasets模块中的MNIST类加载MNIST数据集。定义神经网络模型：构建一个简单的神经网络模型，例如多层感知机（MLP）。

赢勾喜欢海·2023-12-03 11:14

【Keras-MLP】MNIST

文章目录1下载MNIST数据集1.1导入Keras及相关模块1.2读取MNIST数据集1.3查看MNIST数据2显示data2.1显示单个trainingimagesandlabel2.2显示多项trainingimagesandlabel3Imagepre-processing3.1

bryant_meng·2023-12-03 09:46

【Keras-MLP-GAN】MNIST

文章目录1GAN的前世今生2GAN生成MNIST2.1导入必要的库2.2搭建generator2.3搭建discriminator2.4compile模型，对学习过程进行配置2.5保存生成的图片2.6训练

bryant_meng·2023-12-03 09:45

Pytorch-手写MNIST数据集模型训练过程

1、MNIST数据集简介60000张图片，包括10个类别，每个类别均为6000张，60000=10*6000；训练集50000张，测试集10000张；图片大小均为28*28，单通道灰度图像（0~255）

残剑天下论·2023-12-03 07:28

卷积神经网络-3D医疗影像识别

可视化模型性能八、对单次CT扫描进行预测一、前言我的环境：语言环境：Python3.6.5编译器：jupyternotebook深度学习环境：TensorFlow2.4.1往期精彩内容：卷积神经网络（CNN）实现mnist

NoteLoopy·2023-12-03 07:33

神经网络模型数字推理预测

MNIST数据集MNIST是机器学习领域最有名的数据集之一，被应用于从简单的实验到发表的论文研究等各种场合。实际上，在阅读图像识别或机器学习的论文时，MNIST数据集经常作为实验用的数据出现。

!chen·2023-12-03 06:01

强化学习简明教程

例如，我们之前研究过MNIST的卷积神经网络(CNN)分类模型；给定60000个数字图像和相应数字标签（例如“5”）的训练集，我们学习了一个能够预测新MNIST图像的数字标签的模型。

新缸中之脑·2023-12-03 01:34

18、深度学习实战——完成一个模型的训练和推理

本文进行一个实战，我选择了一个经典的图像识别神经网络——Mnist手写数字识别的神经网络。一起从获取训练数据集、训练模型到预测图片走一遍，感受一下一个神经网络是如何被训练出来，又是如何工作的。

董董灿是个攻城狮·2023-12-02 17:54

初学者如何入门深度学习：以手写数字字符识别为例看AI 的学习路径，一图胜千言！

卷积池化以手写字符识别为例讲述深度学习的分类问题MNIST数据集简介初学者入门：生成式AI--generative-ai-for-beginners从神经网络到Transformer参考文献与学习路径深度神经网络

shiter·2023-12-02 12:17

手写数字识别加法器--深度学习实验

上次老师布置了一个实验：手写数字识别--深度学习实验-CSDN博客这次在上次的基础上又布置了一个实验，也是做了好久才做出，所以把实验报告放到CSDN保存，自己忘了方便查阅，也为其他人提供借鉴。

IT小艺·2023-12-02 10:42

深度学习笔记（十三）—— GAN-2

LeastSquaresGAN)将loss函数改为了L2损失.G和D的优化目标如下图所示,image作业:在这里,请在下方补充L2Loss的代码来实现L2损失来优化上面的目标.并使用这个loss函数在mnist

Nino_Lau·2023-12-02 05:18

MNIST训练数字识别

并且确保训练集和测试集的数据和模块的参数相吻合导入Sequential模型：在深度学习中，顺序模型是一种简单的线性堆叠模型，通过将层逐一叠加构建神经网络importnumpyasnpfromkeras.datasetsimportmnistfr

没有难学的知识·2023-12-01 18:12

LeNet对MNIST 数据集中的图像进行分类--keras实现

我们将训练一个卷积神经网络来对MNIST数据库中的图像进行分类，可以与前面所提到的CNN实现对比CNN对MNIST数据库中的图像进行分类-CSDN博客加载MNIST数据库MNIST是机器学习领域最著名的数据集之一

伪_装·2023-12-01 15:19

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