MNIST数字识别第38页

TensorRT 入门(2) 官方样例 sampleMNISTAPI

文章目录0.前言1.TensoRTC++构建网络1.1.对象定义1.2.建立网络2.其他相关代码2.1.读取命令行参数2.2.logger相关0.前言本文提到的sampleMNISTAPI与之前笔记提到的

清欢守护者·2022-12-29 11:52

TensorRT 入门(3) 官方样例 sampleOnnxMNIST

文章目录0.前言1.ONNX模型转换1.1.build函数详解0.前言本文提到的sampleMNISTAPI与之前0.前言本文提到的sampleMNISTAPI与之前笔记1和笔记2提到的样例有完全相同的输入与输出

清欢守护者·2022-12-29 11:52

干货！深入学习必学的模型微调

学习目标知道微调的原理能够利用微调模型来完成图像的分类任务1.微调如何在只有6万张图像的MNIST训练数据集上训练模型。

测试小扎·2022-12-29 11:51

学习记录(3):使用卷积神经网络进行手写数字识别

ZN-ZY·2022-12-29 03:23

1.深度学习

本节我们将这些已经学过的技术汇总起来，创建一个深度网络，挑战MNIST数据集的手写数字识别向更深的网络出发这个网络使用He初始值作为权重的初始值，使用Adam更新权重参数。

小王同学爱科研·2022-12-29 00:44

深度学习100例-卷积神经网络（CNN）实现mnist手写数字识别 3

importkerasimporttensorflow.keras.layersaslayersmodel=keras.models.Sequential([layers.Conv2D(32,(3,3),activation='relu',input_shape=(28,28,1)),#卷积层1，卷积核3*3layers.MaxPooling2D((2,2)),#池化层1，2*2采样layers.

程序员到程序猴·2022-12-29 00:08

PyTorch入门——Mnist数据集分类

文章目录一、训练模型、保存模型二、加载模型、预测数据集图片三、预测单独一张图片（非数据集）视频参考：https://www.bilibili.com/video/BV12i4y1G7ko?t=49一、训练模型、保存模型#1加载相关库importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFimporttorch.optimasoptimfro

Seasea77·2022-12-28 23:20

变分自编码器（VAE）编程实现

一、简介本文使用VAE的方法去学习MNIST手写数字图像。使用的是Pytorch深度学习框架。MNIST手写数字图像大小是1×28×28，将其展平为一个784维向量，这个向量就是输入x。

Ma lidong·2022-12-28 20:07

MATLAB实现自编码器（四）——变分自编码器实现图像生成Train Variational Autoencoder (VAE) to Generate Images

本文是对TrainVariationalAutoencoder(VAE)toGenerateImages网页的翻译，该网页实现了变分自编码的图像生成，以MNIST手写数字为训练数据，生成了相似的图像。

佟湘玉滴玉·2022-12-28 20:36

MATLAB实现自编码器（五）——变分自编码器（VAE）实现图像生成的帮助函数

本文是对TrainVariationalAutoencoder(VAE)toGenerateImages网页的翻译，该网页实现了变分自编码的图像生成，以MNIST手写数字为训练数据，生成了相似的图像。

佟湘玉滴玉·2022-12-28 20:06

python3深度学习---第五章学习笔记：tensorflow卷积神经网络Conv2D

因为第5章的代码较多，且零散，所以对代码进行了一些调整和归纳，将零散的代码归为函数使用第一节MNIST的卷积网络实现很简单，因为数据集已经集成在keras里了，而在第二节准备数据集的时候遇到了点小问题，

AItitanic·2022-12-28 19:13

【CANN训练营第三季】AI开发入门

文章目录1、购买云服务器2、快速体验3、图像分类4、结业考核1、1.使用Tensorflow1.15实现LeNet网络的minist手写数字识别。

irrationality·2022-12-28 19:34

CNN经典网络（1）---LeNet（模型搭建+训练+预测+可视化）

目录模型参数：模型搭建：应用：训练：训练结果：预测：预测结果：数据可视化：模型参数：LeNet是上个世纪出现的典型卷积神经网络，最早用于数字识别的CNN。输入层为32*32大小，除了输入共有7层。

balabalaba5·2022-12-28 18:20

《动手学深度学习》tensorflow2.0版第三章笔记

《动手学深度学习》tensorflow2.0版第三章笔记线性回归训练图像分类数据集（Fashion-MNIST）训练误差（trainingerror）和泛化误差（generalizationerror）

「已注销」·2022-12-28 18:08

数字式仪表识别python+树莓派3B，识别结果传回上位机

数字式仪表识别python+树莓派3B，识别结果传回上位机一、系统介绍硬件选型系统整体结构实物二、算法设计图像预处理倾斜校正字符定位分割SVM数字识别三、识别效果一、系统介绍这是我本科毕设的项目，想法来源于很火很成熟的车牌识别

凌霄一笑·2022-12-28 17:13

c++ 纯 opencv 实现电表数字识别（车牌类似）

和之前的博客C++纯OpenCV实现扑克牌实时识别步骤一样。完成电表数字的识别主要步骤有：从摄像头获取电表图片，调整图片大小二值化后执行闭运算，去除散乱的孤立点找轮廓，包含数字的矩形轮廓区域，可通过面积大小和长宽比来唯一确定使用漫水填充算法把轮廓四周的多余的背景变成黑色，数字为白色找到轮廓的上下边界，即白色区域边界从左到右找到数字的左右边界提取数字，可放入KNN进行训练得到预测模型加载模型进行测试

hfq0219·2022-12-28 17:40

pytorch模型加载测试_pytorch模型加载方法汇总

torchvision包，它包括3个子包，分别是：torchvison.datasets，torchvision.models，torchvision.transforms，分别是预定义好的数据集(比如MNIST

weixin_39914975·2022-12-28 13:26

基于PyTorch的生成对抗网络进阶（2）——利用PyTorch和GAN实现TripleGAN对手写数字生成和分类

Triple-GAN介绍2.1创新点2.2基本架构2.3应用价值三、代码实现3.1生成器G3.2判别器D3.3分类器C四、结果演示五、完整代码一、案例描述本文将介绍利用利用PyTorch和GAN实现TripleGAN对mnist

wendy_ya·2022-12-28 13:47

【DCGAN】生成对抗网络，手写数字识别

基于paddle，aistudio的DCGAN主要用于记录自己学习经历。1导入必要的包importosimportrandomimportpaddleimportpaddle.nnasnnimportpaddle.optimizerasoptimimportpaddle.vision.datasetsasdsetimportpaddle.vision.transformsastransformsi

shijiuhuaR·2022-12-28 12:22

1.2.深度卷积生成对抗网络（DCGAN)

%matplotlibinlineimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpfromkeras.datasetsimportmnistfromkeras.layersimportActivation

大肥肥肉肉·2022-12-28 12:19

深度学习入门基于python的理论与实现-神经网络

目录1前言2神经网络是什么2.12.2激活函数2.2.1连接感知机和神经元的桥梁2.2.2常用的激活函数2.3线性函数和非线性函数2.4三层神经网络的实现2.5代码实现小结2.6输出层的设计3手写数字识别

Nefelibat·2022-12-28 12:41

AlexNet基于MNIST数据集的代码实现

AlexNet基于MNIST数据集的代码实现鉴于原论文中使用的数据集过于庞大，分类过多，目前手头的设备运行是在过于缓慢，折中考虑尝试使用MNIST的数据集实现AlexNetimporttorch,torchvisionimporttorchvision.transformsastransformsimporttorch.nnasnnfromtorchimportoptimimportmatplot

madao10086+·2022-12-28 10:36

【第3次作业】卷积神经网络

【第一部分】视频学习心得及问题总结1.CNN的基本结构：卷积、池化、全连接2.典型网络结构：AlexNet、VGG、GoogleNet、ResNet【第二部分】代码练习●MNIST数据集分类1.加载数据

OUC------H·2022-12-28 10:35

Pytorch使用块的深度神经网络VGG

VGG网络用于MNIST手写数字识别，泛化性能测试acc_g=0.65，相较于MLP、LeNet所有提升完整训练代码见>>Github链接VGG块需要指定块由几个卷积核组成，输入的第一个卷积的通道和最终输出的卷积通道从代码可以看出

Jokic_Rn·2022-12-28 08:20

如何使用Tensorflow的VGG16预置模型

参考列表如何用VGG16训练MNIST数据集？

一只大老铁·2022-12-28 08:18

使用keras框架进行猫狗分类

（比如对于MNIST数字，全局模式就是涉及所有像素的模式），而卷积学到的是局部模式，这让卷积具备了两个性质。平移不变性：卷积神经网络在图像右

仝佳轩·2022-12-28 06:37

《Tensorflow 2.0 神经网络实践》学习笔记（1）Tensorflow 2.0 架构

基本示例importtensorflowastffromtensorflow.keras.datasetsimportfashion_mnistn_classes=10model=tf.keras.Sequential

厨师长爱炼丹·2022-12-27 22:10

基础模型量化学习扩展仓库

项目地址（GitHub）：https://github.com/Ranking666/Base-quantization~~~欢迎各位交流、star、fork、issues~~~项目介绍：本仓库是基MNIST

RANKING666·2022-12-27 17:54

从零开始，搭建CNN(卷积)神经网络识别Mnist手写体

运行环境Windows10专业版x64Python3.7.2tensorflow1.9keras2.2.4导入工具包神经网络线性堆叠框架fromkeras.modelsimportSequential卷积神经网络拥有卷积层，池化层，展开层，全连接层等，该框架则是容纳各个网络层的东西，可以看做一个容器。卷积层，池化层，激活层，展开层，全连接层，Dropout层fromkeras.layersimpo

我心我行·2022-12-27 16:29

用PyTorch实现MNIST手写数字识别(非常详细)-CPU/GPU切换版

我增加了一个布尔变量，可以切换）用PyTorch实现MNIST手写数字识别(非常详细)_小锋学长生活大爆炸的博客-CSDN博客_pytorch手写数字识别新代码如下：（关键看第9行）importtorchimporttorchvisionfromtorch.utils.dataimportDataLoaderimporttorch.nnasnnim

gaoenyang760525·2022-12-27 16:25

深度学习基础: BP神经网络训练MNIST数据集

BP神经网络训练MNIST数据集不用任何深度学习框架，一起写一个神经网络训练MNIST数据集本文试图让您通过手写一个简单的demo来讨论1.导包importnumpyasnpimportstructimportrandomimportmatplotlib.pyplotaspltimportpandasaspdimportmath2

狗蛋Predy·2022-12-27 16:22

C++ 使用CLion + LibTorch 调用Python训练的PyTorch模型-MNIST

C++使用CLion+LibTorch调用Python训练的PyTorch模型-MNIST安装LibTorch进入pytorch官网地址，选则LibTorch版本将LibTorch安装包解压到libtorch-path

吃水果不削皮·2022-12-27 15:39

Pytorch下dataset和dataloader的下载和使用

dataloader的使用1.dataset的使用Pytorch提供多种数据集，要下载的话只需进入Pytorch官网，点击Docs下的torchvision，进入之后可以看到下方有多种常用数据集，如COCO、MNIST

NNNJY·2022-12-27 14:20

Tensorrt_Algorithm Selection API usage example based off sampleMNIST in TensorRT

[tensorRT中基于sampleMNIST的算法选择API使用示例]1descriptionIAlgorithmSelector：使用该插件确切的创建TRTenginesIAlgorithmSelector

谢欣燕·2022-12-27 10:56

pytorch学习笔记（四）——MNIST数据集实战

pytorch入门之MINIST数据集实战目录神经网络运作流程回顾识别的四个步骤实现代码目录神经网络运作流程上图所示是一个简单的二层神经网络结构，猫和狗的图片作为输入，依次是输入层，隐层，输出层。每张图片作为输入经过模型得到输出判别是猫还是狗，将输入与真实值之间求误差，再对误差求梯度优化参数w和b，使最后得到的误差尽可能小。回顾上一个博客中我们讲到，我们将输入X经过一个线性模型得再通过ReLU激活

南风渐起·2022-12-27 10:25

深度学习实战（1）——训练Mnist数据集

importtorchimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyimporttorchvision#需要用到torchversion中的数据集fromIPythonimportdisplay2.下载Mnist

schedule list·2022-12-27 09:54

Python TensorFlow框架实现手写数字识别系统

手写数字识别算法的设计与实现本文使用python基于TensorFlow设计手写数字识别算法，并编程实现GUI界面，构建手写数字识别系统。这是本人的本科毕业论文课题，当然，这个也是机器学习的基本问题。

解放东北女孩·2022-12-27 09:50

深度学习项目之mnist手写数字识别实战（TensorFlow框架）

mnist手写数字识别是所有深度学习开发者的必经之路，mnist数据集的图片十分简单，是二值化图像，像素个数为28x28。所以对于所有研究深度学习的开发者来说学会mnist数据集的模型十分有必要。

千与编程·2022-12-27 09:13

TensorRT(3)-C++ API使用：mnist手写体识别

还是mnist手写体识别的例子。上一节主要是用tensorRT提供的NvCaffeParser来将Caffe中的model转换成tensorRT中特有的模型结构。

浩瀚之水_csdn·2022-12-27 09:42

构建基础神经网络

内容1、张量运算2、MNIST手写体识别步骤加载数据集train_images和train_labels组成了训练集，模型将从这些数据中进行学习。

可乐味的小明同学·2022-12-27 09:11

【深度学习框架TensorFlow】使用TensorFlow框架构建全连接的神经网络，实现手写数字识别

文章目录一.TensorFlow1.1内容介绍二.开始实验2.1TensorFlow的基本使用2.2基于全连接神经网络的手写数字识别2.3结论一.TensorFlow使用深度学习框架TensorFlow

上进小菜猪·2022-12-27 09:10

TensorRt（3）mnist示例中的C++ API

目前sample中mnist提供了至少caffe、onnx的预训练模型，在TensorRT经过优化生成engine后再进行infer，两种模型的加载处理略有不同，做出简单api处理说明。

wanggao90·2022-12-27 09:39

Pytorch实战1—— MNIST 数据集分类

构建损失函数和优化器，4.训练5.测试验证frompathlibimportPathimportrequests#加载数据集DATA_PATH=Path("data")PATH=DATA_PATH/"mnist"PATH.mkdir

Evan_qin_yi_quan·2022-12-27 09:07

机器学习实战书-第二章K-近邻算法笔记

7««^从文本文件中导人并解析数据；再次，本书讨论了当存在许多数据来源时，.如何避免计算距离时可能碰到的一些常见错误；最后，利用实际的例子讲解如何使用匕近邻算法改进约会网站和手写数字识别系统。

bajiong1328·2022-12-27 07:13

基于卷积神经网络【LeNet】的【MNIST】手写数字数据集分类【Colab】

基于卷积神经网络LeNet的MNIST手写数字数据集分类1.LeNet模型介绍２.MNIST手写数据集介绍50，000个训练数据10，000个测试数据图像大小为28*28３.代码importtorchvision

小诸葛xiaozhuge·2022-12-27 07:06

pytorch 手写数字识别新网络设计和学习率探索

系列文章目录pytorchMNIST数据集无法正常加载的解决办法（HTTPError503:ServiceUnavailable）Python手写数字识别的实现(pytorch框架)超详细版本pytorch

keep-hungry·2022-12-27 07:04

2021-10-29

一、字符数据集目录一、字符数据集1、MNIST数据集2、SVHN数据集二、物体数据集1、CIFAR10&CIFAR100数据集2、谷歌OpenImages图像数据集3、ImageNet数据集4、TinyImages

hi我是大嘴巴·2022-12-27 07:03

第2周学习笔记：卷积神经网络基础

传统神经网络vs卷积神经网络2.基本组成结构2.1卷积2.2池化2.3全连接3.卷积神经网络典型结构3.1AlexNet3.2ZFNet3.3VGG3.4GoogleNet3.5ResNet二代码学习1.MNIST

冷鲜肉·2022-12-27 07:33

pytorch学习（九）

并且torchvision已经预先实现了常用图像数据集，包括前面使用过的CIFAR-10，ImageNet、COCO、MNIST、LSUN等数据集，可通过torchvision.datasets方便的调用

王小凡wxf·2022-12-27 07:32

【Pytorch】4 训练一个图像分类器（Pytorch官方手册CIFAR10案例）

构建图像分类网络（Pytorch官方手册CIFAR10案例）引言对于视觉，我们已经创建了一个叫做totchvision的包，该包含有支持加载类似Imagenet，CIFAR10，MNIST等公共数据集的数据加载模块

晴明大大·2022-12-27 06:00

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