MNIST数字识别第24页

mnist数据集通道数报错记录

1.RuntimeError:outputwithshape[1,28,28]doesn'tmatchthebroadcastshape[3,28,28]博客的大佬的解释都是mnist数据集的灰度图片需要转变为

Mooan·2023-04-01 15:43

图像分类模型 I. 从LeNet到ResNet

LeNetLeNet是最早发布的卷积神经网络，取得了与SVM性能相媲美的效果，广泛应用于ATM数字识别。

gnudennis·2023-04-01 14:20

tensorflow的图基本操作和怎么通过restore操作tensorflow的图

tenosflow的图操作比较重要通过图形操作可以让对图有跟进一步了解上一个简单的训练的代码importtensorflowastffromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_data

yanghedada·2023-04-01 11:45

pytorch快速入门

pytorch官网：https://pytorch.org/tutorials/beginner/basics/quickstart_tutorial.htmlQUICKSTARTDATAT：FashionMNIST

Yuzzz.·2023-04-01 02:41

pytorch格式变换

importtorchfromtorchvisionimportdatasetsfromtorchvision.transformsimportToTensor,Lambdads=datasets.FashionMNIST

Yuzzz.·2023-04-01 02:41

Pytorch构建自己的数据集

比如，我们可以导入Fashion-MNIST数据集importtorchfromtorch.utils.dataimportDatasetfromtorchvisionimportdatasetsfromtorchvision.transformsimportToTensorimp

Pr4da·2023-04-01 02:09

Day1 #100DaysofMLCoding#

2018-8-6个人前置条件：已经将《统计学习方法》《机器学习实战》一刷80%西瓜书一刷50%，tensorflow实战一刷70%kaggle上参与过titanic(Top6%)和数字识别(Top12%

MWhite·2023-03-31 15:49

用PyTorch实现MNIST数据集手写数字识别

资源下载：用Pytorch实现MNIST数据集的手写数字识别介绍资源-CSDN文库手写数字识别是一项相当普遍的应用，因为在现实生活中，我们经常需要对手写数字进行识别，例如在邮政服务中，我们需要对邮件上的邮政编码进行识别

小小怪物·2023-03-31 14:19

Get Started with TensorFlow

示例代码importtensorflowastfmnist=tf.keras.datasets.mnist#导入数据(x_train,y_train),(x_test,y_test)=mnist.load_data

轻盈飘零·2023-03-31 12:23

图像分类卷积神经网络模型综述

数据集MNIST数据集MNIST数据集是用来识别手写数字，由0~9共10类别组成。

big_matster·2023-03-31 04:44

MNIST多分类Pytorch实现——up主：刘二大人《PyTorch深度学习实践》

b站up主：刘二大人《PyTorch深度学习实践》教程：https://www.bilibili.com/video/BV1Y7411d7Ys?p=6&vd_source=715b347a0d6cb8aa3822e5a102f366fe无层模型:torch.nn.Linear激活函数：ReLU+sigmoid交叉熵损失函数：nn.CrossEntropyLoss优化器：optim.SGD，lr=0

不吃水果的太空人·2023-03-31 04:09

【小白学PyTorch】10.pytorch常见运算详解

>小白学PyTorch|9tensor数据结构与存储结构小白学PyTorch|8实战之MNIST小试牛刀小白学PyTorch|7最新版本torchvision.transforms常用API翻译与讲解小白学

风度78·2023-03-30 22:08

24- 深度学习的模型保存和加载 (TensorFlow系列) (深度学习)

save_modelcallbackModelCheckpoint2.只保存参数save_weightscallbackModelCheckpointsave_weights_only=True保存模型:案例数据:Fashion-MNIST

处女座_三月·2023-03-29 22:45

Tensorflow without a phd master 1——Jetson nano初体验5

1.tensorflow-mnist-

〇矽小筑·2023-03-29 13:47

解决pytorch的fashion-mnist数据集下载过慢的问题

1、运行如下命令（如果已经运行过命令即已经存在’/FashionMNIST/raw’目录结构的可直接跳至第2步）importtorchimporttorchvisionimporttorchvision.transformsastransformstrain_set

UPC YR·2023-03-29 12:45

（pytorch-深度学习系列）pytorch实现多层感知机（手动定义模型）对Fashion-MNIST数据集进行分类-学习笔记

pytorch实现多层感知机对Fashion-MNIST数据集进行分类（手动定义模型）多层感知机：多层感知机在单层神经网络的基础上引入了一到多个隐藏层（hiddenlayer）。

我是一颗棒棒糖·2023-03-29 12:13

【Python学习笔记】b站@同济子豪兄用pytorch搭建全连接神经网络，对Fashion-MNIST数据集中的时尚物品进行分类

【Python学习笔记】原作b站@同济子豪兄用pytorch搭建全连接神经网络，对Fashion-MNIST数据集中的时尚物品进行分类跟着b站@同济子豪兄的视频自学写的代码，内容是用pytorch搭建全连接神经网络

百里香酚兰·2023-03-29 12:38

【TensorFlow-CNN】LeNet5神经网络简介附TensorFlow源代码实现

，所以其中某些方法和参数已经有所改变，目前此模型通过在GPU上训练，精确度可以达到98%左右，下面我将详细介绍Tensorflow中的实现，本教程适合TensorFlow的初学者，主要有以下特点：使用Mnist

zsWang9·2023-03-29 08:43

【AI极简代码】PyCharm+Tensorflow构建Lenet5对Mnist数据集识别

【AI极简代码】PyCharm+Tensorflow构建Lenet5对Mnist数据集识别一、预先准备二、程序编写三、源码相信大家对使用Lenet5识别Mnist数据集的方法已经耳熟能详，也是众多研究者的入门首选

a452245652·2023-03-29 07:34

LeNet5详细原理（含tensorflow版源码）

它是由YannLeCun等人在1998年提出的，主要用于手写数字识别任务。Lenet5的网络结构由七个层组成，包括两个卷积层、两个池化层和三个全连接层。

爱笑的男孩。·2023-03-29 07:44

1-手写数字识别-pytorch版本（从csv文件读取数据）

1介绍本文对手写数字识别进行分类，数据使用csv格式，版本使用pytorch版本，模型自己搭建。

王小葱鸭·2023-03-29 07:07

neural_network_raw

tfcodefrom__future__importprint_function#ImportMNISTdatafromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_datamnist

醉乡梦浮生·2023-03-29 04:18

python多输入识别_python-用于多位数识别的Keras

我正在尝试通过Keras(theano后端)中的一些练习来了解CNN.我无法拟合以下模型(错误：AttributeError：’Convolution2D’对象没有属性’get_shape’).此数据集是来自MNIST

一口闰心·2023-03-29 03:54

对于TensorFlow+Keras深度学习人工智能实践应用中“NameError: name 'x_train_image' is not defined”的问题解决

按照书上第58面打的代码，读取了MNIST数据然后执行：发现报错：因为是新手，在网上搜了半天，没找到原因，后来发现原来是书上大小写不统一，python是严格区分大小写的改完之后就成功了。

渣渣琪·2023-03-28 23:14

Python神经网络编程：手写数字的数据集MNIST

识别人的笔迹这个问题相对复杂，也非常模糊，因此这是一种检验人工智能的理想挑战。这不像进行大量数字相乘那样明确清晰。让计算机准确区分图像中包含的内容，有时也称之为图像识别问题。科学家对这个问题进行了几十年的研究，直到最近，才取得了一些比较好的进展，如神经网络这样的方法则是构成这些飞跃的重要部分。（教程领到手，学习不用愁！vx:Y20200324324备注JS即可免费领取哦！）为了让你对图像识别究竟有

Python白白白白·2023-03-28 13:27

PaddlePaddle学习之数字识别

而机器学习（或深度学习）的入门教程，一般都是MNIST数据库上的手写识别问题。

张照博·2023-03-28 10:40

基于python的BP神经网络——kaggle手写数字识别

环境操作系统：CentOS6.864位Python版本：Python3.4.1Python模块：Numpy，csv，time原理BP网络模型处理信息的基本原理是：输入信号Xi通过中间节点（隐层点）作用于输出节点，经过非线形变换，产生输出信号Yk，网络训练的每个样本包括输入向量X和期望输出量t，网络输出值Y与期望输出值t之间的偏差，通过调整输入节点与隐层节点的联接强度取值Wij和隐层节点与输出节点之

王_呵呵·2023-03-28 09:09

QMNIST数据集运用

1、准备数据集github：https://github.com/facebookresearch/qmnist（如果下载的压缩包，自行解压）这里面只包含一个qmnist.py的文件，只是方便用户使用数据集

Paddle·2023-03-28 06:12

测试优化数字识别程序

一、背景在程序写完之后，我们发现，在程序中能够改变的值主要有以下几个：隐藏层层数，训练次数，学习率，权重次方。在原来的程序中，我们的数据分别是：隐藏层层数：300，训练次数：5，学习率：0.1，权重次方，-0.5得出来的准确率只有：54.5%二、调试因为初始数值准确率不高，所以，就到了关键的一步：不断测试并改变阈值，以提高准确率。实验一：首先我用的是每个参数都选择其能达到的最优准确率，看能否组合起

Chasing_8513·2023-03-27 19:46

02 CNN手写数字识别

cnn：进行卷积运算（首先许定义权重w和偏移b）#cnn:1卷积#ABC#A:激励函数+矩阵乘法加法#ACNN:pool（激励函数+矩阵卷积加法）#C：激励函数+矩阵乘法加法（A-》B）#C：激励函数+矩阵乘法加法（A-》B）+softmax（矩阵乘法加法）#loss：tf.reduce_mean(tf.square(y-layer2))#loss：code#1importimporttensor

犬夜叉写作业·2023-03-26 23:05

人脸识别损失函数的汇总 | Pytorch版本实现

点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达这篇文章的重点不在于讲解FR的各种Loss，因为知乎上已经有很多，搜一下就好，本文主要提供了各种Loss的Pytorch实现以及Mnist

小白学视觉·2023-03-26 08:19

用Keras实现手写数字识别

1.MNIST数据集介绍MNIST数据集是一个手写体数据集，由600000个训练样例和10000个测试样例组成的手写数字数据库。每个MNIST数据集都是灰度的，由28*28像素组成。

海猫HaiMao·2023-03-26 03:38

卷积神经网络-手记1

由于之前是通过LeNet-5网络和MNIST数据集入门的卷积神经网络，所以，对于卷积层的操作存在有一个非常大的

屠夫猫·2023-03-25 22:36

pytorch搭建手写数字识别LeNet-5网络，并用tensorRT部署

pytorch搭建手写数字识别LeNet-5网络，并用tensorRT部署前言1、pytorch搭建LeNet-5，并转为ONNX格式1.1LeNet-5网络介绍1.2ONNX(OpenNeuralNetworkExchange

小广向前进·2023-03-25 12:18

使用Matplotlib绘制mnist的特征重要性

《Scikit-Learn与TensorFlow机器学习实用指南》第07章中介绍了对多个分类器集成的一些方法，在特征重要性一节中在mnist数据集中使用随机森林分类器进行训练并绘制特征的重要程度。

mrwoody·2023-03-25 06:23

Keras——用Keras搭建RNN分类循环神经网络

2.3.数据预处理2.4.搭建模型2.5.激活模型2.6.训练+测试1.前言这次我们用循环神经网络(RNN,RecurrentNeuralNetworks)进行分类（classification），采用MNIST

程旭员·2023-03-25 00:51

Tensorflow学习笔记(七)-数据处理

常用函数为loadsave实例path=tf.keras.utils.get_file('mnist.npz',DATA_URL)withnp.load(path)asdata:train_examples

bergsail·2023-03-24 22:05

pytorch mnist分类实验中调用其他loss function

在mnist的分类实验中，默认target为数字类别，torch.nn.functional.nll_loss(output,target)可以直接计算,但是其他损失函数并不可以直接计算.我们找到mnist

ClarenceHoo·2023-03-24 14:42

机器学习第一周：用卷积神经网络实现Mnist手写数字识别（付基础知识解释）

Mnist手写数字数据集介绍MNIST数据集是一个手写数字识别数据集，包含了60000张训练图像和10000张测试图像，每张图像都是28x28像素的灰度图像。

BingxxXXxx·2023-03-24 07:12

[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。

蒸饺与白茶·2023-03-23 21:40

mnist数据集下载地址

链接：https://pan.baidu.com/s/1JVzVOx9vxAn_tBeXsbAf_g密码：locqMNIST数据集介绍MNIST数据集官网：http://yann.lecun.com/exdb

小刘鸭！·2023-03-23 20:07

神经网络与机器学习，tensorflow，part5(简单卷积网络实现mnist手写数字识别__准确率达0.99

#载入MNIST数据集，创建默认的InteractiveSession。

miaozasnone·2023-03-23 16:19

pytorch实现t-SNE

pytorch版本实现的t-SNE，可以支持cuda加速，根据作者的python版本修改获得MNIST数据集在pytorch版本下的结果pytorch对比原来python版本实现的结果python具体源码

马小李23·2023-03-23 12:27

卷积神经网络与Pytorch实践（一）

目录1.卷积神经网络的基本单元2.经典的卷积神经网络1.LeNet-52.AlexNet3.VGG4.Inception5.TextCNN3.卷积神经网络示例——Fashion-MNIST图片分类1.准备数据集

城南皮卡丘·2023-03-23 07:52

卷积神经网络与Pytorch实践（二）

在上一篇文章中，我们介绍了卷积神经网络的基本理论，并使用PyTorch搭建一个类似LeNet-5的网络结构，用于Fashion-MNIST数据集的图像分类。