MNIST手写识别第4页

扩散模型U-Net可视化理解

jedi-knight·2023-12-26 19:27

2-7节 k-近邻算法|手写识别系统|机器学习实战-学习笔记

文章原创,最近更新：2018-08-11本章节的主要内容是:重点介绍项目案例1:手写识别系统的完整代码。

努力奋斗的durian·2023-12-26 12:21

5.2.1全模型

importtensorflowastffromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_data#MNIST数据集相关常数。

醉乡梦浮生·2023-12-26 08:47

机器学习笔记（三）简单手写识别

目标实现一个简单的手写识别的脚本，同样的，流程分五步走：读入数据初始化模型训练模型训练样本集乱序校验数据有效性前期准备前期需要将库导入，还需要进行一些初始化操作#数据处理部分之前的代码，加入部分数据处理的库点击查看代码

Leventure_轩先生·2023-12-26 08:47

计算机视觉技术-使用图像增广进行训练

这里，我们使用CIFAR-10数据集，而不是我们之前使用的Fashion-MNIST数据集。

白云如幻·2023-12-26 06:26

BP网络识别26个英文字母matlab

wx供重浩：创享日记对话框发送：字母识别获取完整源码源工程文件一、设计思想字符识别在现代日常生活的应用越来越广泛，比如车辆牌照自动识别系统，手写识别系统，办公自动化等等。

叶绿体不忘呼吸·2023-12-24 15:18

Pytorch学习笔记 | GAN生成对抗网络 | 代码 | 生成mnist手写数字图片

文章目录GAN网络简介测试判别器和测试生成器测试判别器测试生成器首次生成图片（效果欠佳）生成图片（比较清晰，但还有差距）生成图片（继续优化，输入扩维）生成图片（继续优化，）GAN网络简介生成对抗网络（GAN，GenerativeAdversarialNetworks）是一种深度学习模型，由IanGoodfellow和他的同事在2014年首次提出。GAN是一种非常强大和独特的神经网络架构，用于生成新

惊鸿若梦一书生·2023-12-24 10:09

简单易用的轻量级生成对抗网络工具库：TFGAN

这个库被包含在了TensorFlowcontrib中，可以直接通过tf来进行使用，本文通过一个简单的unconditionalgan模型在MNIST数据集上进行演示。Github：https:

Daisy丶·2023-12-23 15:48

最全tensorflow，PyTorch ，numpy和keras 版本匹配汇总

版本对号入座训练数据时就不会保存成功案例：importosos.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL']='2'#loaddatasetfromkeras.datasetsimportmnist

源代码杀手·2023-12-23 14:17

【Matlab编程实现常见小问题之三】Matlab如何实现把MNIST数据库中的二进制文件形式的样本集转化为标准图像格式

手写数字的MNIST数据库包含60000个训练集以及10000个测试集，该数据库将其训练集和测试集保存为二进制文件格式而非标准图像格式，所以本篇文章中，旨在解决如何用Matlab编程实现把MNIST数据库中下载下来的二进制文件转化为标准图片格式并保存下来

楚俊慕·2023-12-23 14:28

MNIST的均值和方差(0.1307,), (0.3081,)是怎么计算出来的？

0.1307和0.3081是mnist数据集的均值和标准差，因为mnist数据值都是灰度图，所以图像的通道数只有一个，因此均值和标准差各一个。

zycToWf·2023-12-23 03:12

Keras 实例教程（二）- mnist数据集

这次执行的任务和《基于Softmax实现手写数字识别》中所描述的基本一致，也就是设法对MINST数据集中的手写数字图片进行识别。如果你通过阅读之前的文章已经对当前问题有所了解，那么也应该知道这其实是一个分类任务，也就是将每张图片分入0~9这个十个类别中。当然首先还是导入各种所需的package以及数据集：importosos.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL']='2'i

chengjian666·2023-12-22 21:51

19、生成对抗网络：基础+实战(训练一个基本的GAN模型)

这个实验将以PyTorch为框架，目标是构建并训练一个GAN模型来生成类似于MNIST手写数字的图像。1.GAN模型的组成：基本架构：生成器（Generator）：这部分的网络负责生成数据。

是馒头阿·2023-12-22 17:49

【Week P1】 MNIST手写数字识别

文章目录一、环境配置1.1安装环境1.2设置环境，开始本文内容二、准备数据三、搭建网络结构四、开始训练五、查看训练结果六、总结2.1⭐`torchvision.datasets.MNIST`详解(Line4&

m_Molly·2023-12-22 15:01

pytorch-softmax解决分类问题，用fashion-mnist为例子，再走一遍数据获取到模型预测的流程。深度了解分类指标的递进关系

softmax回归线性回归模型适用于输出为连续值的情景。在另一类情景中，模型输出可以是一个像图像类别这样的离散值。对于这样的离散值预测问题，我们可以使用诸如softmax回归在内的分类模型。和线性回归不同，softmax回归的输出单元从一个变成了多个，且引入了softmax运算使输出更适合离散值的预测和训练。本节以softmax回归模型为例，介绍神经网络中的分类模型。分类问题一个简单的图像分类问题

羞儿·2023-12-22 08:18

基于深度学习的MNIST手写数字数据集识别（准确率99%，附代码）

目录1.Mnist数据集介绍1.1基本介绍1.2数据集下载1）官网下载2）代码导入2.代码部分2.1文件夹目录：2.2运行结果2.3代码1.Mnist数据集介绍1.1基本介绍Mnist数据集可以算是学习深度学习最常用到的了

什么都不太会的研究生·2023-12-22 07:38

深度学习|tensorflow识别手写字体

我们依旧以MNIST手写字体数据集，来看看我们如何使用tensorflow来实现MLP。数据数据下载这里我们通过tensorflow的模块，来下载数据集。

罗罗攀·2023-12-21 11:58

【论文笔记】Distilling the Knowledge in a Neural Network

本文在MNIST数据集上取得了令人惊讶

xhyu61·2023-12-21 10:48

在国产GPU寒武纪MLU上快速上手Pytorch使用指南

文章目录前言CambriconPyTorch的Python包torch_mlu导入将模型加载到MLU上model.to('mlu')定义损失函数，然后将其拷贝至MLU将数据从CPU拷贝到MLU设备以mnist.py

小白白程序员·2023-12-21 08:00

PyTorch比NumPy能省多少时间？（附代码）

加载MNIST数据集其中一件看起来比它应该更复杂或更难理解的事情是使用PyTorch加载数据集。首先定义数据的转换，指定它应该是一个张量，并且应该对其进行规范化。

人工智能小豪·2023-12-21 07:05

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L→h⃗L\rightarrow\vechL→hh⃗→a⃗\vech\rightarrow\vecah→aa⃗→e⃗\veca\rightarrow\vecea→ee⃗→W\vec

涵涵不是憨憨~·2023-12-20 18:30

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

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

【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

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，训练集使用手写数字集（mnist

_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

大创项目推荐卷积神经网络手写字符识别 - 深度学习

2.2C1层2.3S2层S2层和C3层连接2.4F6与C5层3写数字识别算法模型的构建3.1输入层设计3.2激活函数的选取3.3卷积层设计3.4降采样层3.5输出层设计4网络模型的总体结构5部分实现代码6在线手写识别

laafeer·2023-12-15 22:36

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

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

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

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