MNIST数字识别第45页

深入浅出Pytorch中的计算细节_input/output

outputshapeimporttorchfromtorchimportnnfromd2limporttorchasd2l#2.准备data_iterbatch_size=256train_iter,test_iter=d2l.load_data_fashion_mnist

Space65536·2022-12-15 07:30

batch_size和data_iter的理解

示例代码参考李沐老师的《动手学深度学习》第4节：多层感知机batch_size=256train_iter,test_iter=d2ltorch.load_data_fashion_mnist(batch_size

Space65536·2022-12-15 07:00

GAN学习记录（二）——DCGAN的构建生成MNIST数据集

深度卷积生成对抗网络DCGAN在上一次的学习中，我们搭建了一个朴素GAN，只利用了全连接网络，在训练了20000epoch后已经可以生成比较不错的手写数据集了，如果把生成器和判别器网络换成更强大的网络会是不是会有更好的效果呢？DCGAN引入了卷积神经网络，使用卷积神经网络进行生成器和判别器的构造，结构与朴素GAN基本相同，所以不过多介绍了，下面是搭建过程。#导入包%matplotlibinline

云溪龙·2022-12-15 01:25

【pytorch】基于mnist数据集的dcgan手写数字生成实现

（左边是数据集中的真图，右边是生成器生成的假图）文章目录1.学习目标2.环境配置2.1.Python2.2.Pytorch2.3.Jupyternotebook2.4.Matplotlib3.具体实现3.1.导入模块3.2.设置随机种子3.3.超参数配置3.4.数据集3.5.数据加载器3.6.选择训练设备3.7.训练数据可视化3.8.权重初始化3.9.生成器3.9.1.生成器结构图3.9.2.构建

Xavier Jiezou·2022-12-15 01:20

pytorch生成式对抗网络GAN【二】：DCGAN生成MNIST手写体

pytorch生成式对抗网络GAN【二】：DCGAN1、DCGAN的生成器2、DCGAN的鉴别器3、训练过程4、小结DCGAN使用了卷积网络来实现生成器和鉴别器，在生成器中所使用的反方向的卷积过程比较粗犷，但确实有效，使用DCGAN生成的图片质量要高于原始的GAN。论文地址：DCGAN1、DCGAN的生成器在DCGAN中，生成器G由如下的结构组成：一个线性层将输入的随机数组映射成一定深度的特征图。

hdmstxjtu·2022-12-15 01:50

基于pytorch的dcgan网络的mnist手写体生成（附百度云整个工程文件夹）

文章目录引言generator网络结构部分discriminator网络结构部分train代码训练情况遇到的问题完整工程代码引言cgan全称是ConditionalGenerativeAdversarialNets，简单来说就是条件生成-对抗网络。可以控制网络生成我们所需要的指定类型的图片，比如一般的GAN网络只能生成没有规律的手写数据体，但是CGAN可以生成我们想要的具体数字。由于DCGAN中加

HNU_刘yuan·2022-12-15 01:49

DCGAN例子学习-MNIST 手写体数字生成

参考代码：https://github.com/FacelessManipulator/keras-dcgan/blob/master/dcgan.py参考文章：https://www.leiphone.com/news/201703/Y5vnDSV9uIJIQzQm.html生成对抗网络（GenerativeAdversarialNetworks，GAN）最早由IanGoodfellow在201

gjq246·2022-12-15 01:14

Pytorch38，DCGAN，实现生成MNIST数字图片

直接上程序：main.py主程序：importnumpyasnpimportrandomimportosimportmathimporttorchimporttorchvisionfromtorchvisionimportdatasets,transformsimportnetworkfromPILimportImagefromtorch.autogradimportVariableimportt

danielr1106·2022-12-15 01:44

tensorflow学习笔记（十一）：DCGAN生成手写体数字（MNIST）

文章目录一、DCGAN简介二、主要函数三、项目实战一、DCGAN简介DCGAN是将CNN与GAN的一种结合，这是第一次在GAN中使用卷积神经网络并取得了非常好的结果，弥合CNNs在监督学习和无监督学习之间的差距，其将卷积网络引入到生成式模型当中来做无监督的训练，利用卷积网络强大的特征提取能力来提高生成网络的学习效果。结构如下：具体理论知识参考：GAN的系列经典模型讲解。二、主要函数1、tf.lay

陈小虾·2022-12-15 01:43

生死看淡，不服就GAN（五）----用DCGAN生成MNIST手写体

****************生死看淡，不服就GAN**************************************************************"""PROJECT:MNIST_DCGANAuthor

Ephemeroptera·2022-12-15 01:12

Pytorch 使用DCGAN生成MNIST手写数字入门级教程

DCGAN的原理本文不再介绍，可以参考：DCGAN论文解读-----DCGAN原理简介与基础GAN的区别之前发过一篇利用GAN生成手写数字的实战演示，具体参考：入门GAN实战---生成MNIST手写数据集代码实现

码农男孩·2022-12-15 01:41

[pytorch] Resnet3D预训练网络 + MedMNIST 3D医学数据分类

[pytorch]MedMNIST3D医学数据分类MedMNIST数据集OrganMNIST3D多分类任务加载库加载数据使用Resnet3D预训练网络train结果VesselMNIST3D二分类任务MedMNIST

liyihao76·2022-12-14 23:36

DataWhale-天池街景数字识别竞赛-task2-数据载入

背景2020年5月的DW组队学习选择了天池的街景字符编码识别，在这个入门竞赛中，数据集来自Google街景图像中的门牌号数据集（TheStreetViewHouseNumbersDataset,SVHN），并根据一定方式采样得到比赛数据集。评测标准为测试集预测结果的准确率，即编码识别正确的数量占测试集图片数量的比率。组队学习的第二个任务是学习PyTorch的自定义数据集制作方法，并利用torchv

DevinWain·2022-12-14 23:05

Pytorch(六)(模型参数的遍历) —— model.parameters() & model.named_parameters() & model.state_dict()

作用都类似，写法略有出入就以Pytorch之经典神经网络(一)——全连接网络(MNIST)来举例Pytorch之经典神经网络CNN(一)——全连接网络/MLP(MNIST)(train

hxxjxw·2022-12-14 20:42

利用t-SNE对mnist数据集可视化

主要流程有：将mnist数据集的64维转化为2维矩阵向量。（利用scikit-learn库中的TSNE库）将转化好的矩阵输出到二维空间中即可。

爱学习的大白菜·2022-12-14 18:31

利用t-SNE可视化自己的数据集分布

网上很多教程都是用的Mnist数据集来演示t-SNE的可视化，但我的数据集是三维的图像，和网上的不太一样，因此记录一下自己的实验过程。

Nudge636·2022-12-14 18:29

辣鸡准备稍微碰一下深度学习系列(1/21)---上

HelloTensorflow（2.3.0）集ctrlCV之大成--MNIST手写数字检测上前BBMNIST数据集一、是啥玩意？二、怎么得到？

zszwrsjf·2022-12-14 17:25

利用tensorflow一步一步实现基于MNIST 数据集进行手写数字识别的神经网络，逻辑回归

MNISTfromscratchMNIST从无到有ThisnotebookwalksthroughanexampleoftrainingaTensorFlowmodeltododigitclassificationusingtheMNISTdataset.MNISTisalabeledsetofimagesofhandwrittendigits

fu_shuwu·2022-12-14 17:44

Pytorch读取MNIST数据集并保存里面的图片

Pytorch读取MNIST数据集并保存里面的图片最近在学习Pytorch编程，在里面训练模型的时候需要用到比较常用的MNIST数据集，在此做出总结，以便后面不时之需。

老~葛·2022-12-14 16:44

PyTorch的torchvision中带有的计算机视觉数据集

目录1.caltech1012.caltech2563.celeba4.cifar105.cifar1006.cityscapes7.coco8.emnist9.FakeData10.fashionMNIST11

_Old_Summer·2022-12-14 16:34

手把手教你使用LabVIEW OpenCV DNN实现手写数字识别（含源码）

前言今天和大家一起来看一下在LabVIEW中如何使用OpenCVDNN模块实现手写数字识别一、OpenCVDNN模块1.OpenCVDNN简介OpenCV中的DNN（DeepNeuralNetworkmodule

·2022-12-14 14:56

GAN 系列的探索与pytorch实现 (数字对抗样本生成)

数字对抗样本生成)文章目录GAN系列的探索与pytorch实现(数字对抗样本生成)GAN的简单介绍生成对抗网络GAN的基本原理大白话版本非大白话版本数字对抗样本产生步骤1：用`LeNet网络`完成手写数字识别任务

风信子的猫Redamancy·2022-12-14 14:30

深度学习之epoch

下面是训练一个模型10代的TensorFlow代码：fromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_dataimporttensorflowastfimportnum

禅心001·2022-12-14 09:45

深度学习 - 模型的保存、读取、重置及添加检查点

这里写自定义目录标题保存/读取整个模型（保留模型架构+权重+优化器配置）提取模型架构（舍弃权重，及优化器）提取/保存模型权重在训练期间保存检查点本片使用Keras中的fashion_mnist图片数据集

壮壮不太胖^QwQ·2022-12-14 08:38

【torch】pytorch label的one-hot转化

最近使用了一下pytorch，在将label转化成向量时总是报错train_data=torchvision.datasets.MNIST(root='.

StevenGerrad·2022-12-14 08:32

PyTorch之实现LeNet-5卷积神经网络对mnist手写数字图片进行分类

论文：Gradient-basedlearningappliedtodocumentrecognition简单介绍意义：对手写数据集进行识别，对后续卷积网络的发展起到了奠基作用特点：1）局部感受野(localreceptivefields):基于图像局部相关的原理，保留了图像局部结构，同时减少了网络的权值。2）权值共享(sharedweights):也是基于图像局部相关的原理，同时减少网络的权值参

我是一名程序媛·2022-12-14 07:06

深度学习-tensorflow学习笔记(1)-MNIST手写字体识别预备知识

深度学习-tensorflow学习笔记(1)-MNIST手写字体识别预备知识在tf第一个例子的时候需要很多预备知识。

QRick·2022-12-14 05:35

卷积神经网络原理

卷积神经网络介绍卷积神经网络结构卷积层激活函数池化层全连接层Mnist数据集--使用卷积神经网络、1.卷积神经网络简介1）与传统多层神经网络对比2）发展历史3）卷积神经网络在ImageNet比赛中的错误率卷积神经网络原理

whurrican·2022-12-14 03:43

神经网络与深度学习：人工神经网络（下）

小批量样本的选择2.2批量大小2.3学习率2.4梯度3.Keras和tf.Keras4.Sequential模型3.1搭建模型3.2配置训练方法3.3训练模型3.4评估模型3.5使用模型5.实例：实现手写数字识别

Twinkle1231·2022-12-14 01:26

机器学习——支持向量机

机器学习——支持向量机基础概念最大间隔与分类线性可分间隔硬间隔软间隔最大间隔拉格朗日乘子法与对偶问题SMO算法与对偶问题高维映射核函数代码实现SMO算法的代码实现使用SVM实现手写体数字识别总结定义：支持向量机

摆脱咸鱼·2022-12-14 01:15

基于MATLAB手写体数字识别程序设计

基于MATLAB手写体数字识别程序设计手写体识别由于其实用性，一直处于研究进步的阶段，本文主要针对的是对0-9十个手写数字体脱机识别，在Matlab中对样本部分为进行16特征的提取，分别采用最小距离法，

话外仙子·2022-12-13 22:26

python包实现bp神经网络_Python实现bp神经网络识别MNIST数据集

title:"Python实现bp神经网络识别MNIST数据集"date:2018-06-18T14:01:49+08:00tags:[""]categories:["python"]前言训练时读入的是

weixin_39993301·2022-12-13 22:41

tensorflow2实现手写数字识别

GPU的设置importtensorflowastfgpus=tf.config.list_physical_devices("GPU")ifgpus:gpu0=gpus[0]#如果有多个GPU，仅使用第0个GPUtf.config.experimental.set_memory_growth(gpu0,True)#设置GPU显存用量按需使用tf.config.set_visible_device

南妮儿·2022-12-13 22:05

PCA降维后出现准确率低的问题的一种解决方法经验

本文主要记录在学习PCA时，对训练和测试集分别降维后出现准确率低情况的解决方案使用MNIST数据集，以linearSVC作为分类器，练习PCA降维。

墨放·2022-12-13 20:10

降维方法PCA、Isomap、LLE、Autoencoder方法与python实现

Isomap(等度量映射)方法介绍实验结果分析LLE方法介绍实验结果分析Autoencoder方法介绍实验结果分析源代码PCA(主成分分析)Isomap(等度量映射)LLEAutoencoder所用的数据选用MNIST

weijifen000·2022-12-13 20:50

基于SVM的人脸图像性别分类

本来想用深度学习做的，但pytorch,tensorflow都死活装不上去，而且机器GPU也不行，所以就用传统SVM模型做了一个手写数字识别，又从网上下了数据，改成人脸性别识别。

m0_51303687·2022-12-13 18:00

基于MNIST数据集的CNN搭建与应用

1.个人自评与观点2.CNN拆分3.CNN各层具体深入讲解4.CNN的整体结构二、撸代码实战1.利用TensorFlow，加载MNIST数据集2.构造各个方法函数3.调用各个方法函数4.训练结果与预测总结前言随着深度学习的不断火爆

hacker_NO_007·2022-12-13 17:18

Matlab：数据集读取 imageDatastore() 的用法

直接看例子吧，现在要读取下图MNIST的训练集path_

璇焱如柳·2022-12-13 12:14

小目标检测、图像分类、图像识别等开源数据集汇总

它可以被视为与MNIST风格相似（例如，图像是经过裁剪的小数字），但包含一个数量级的更多标记数据（超过600,000个数字图像），并且来自一个更难、未解决的现实世界问题（识别自然场景图像中的数字和数字）

极市平台·2022-12-13 10:55

使用 PyTorch 读取自己的数据集

/data/mnist",exist_ok=True)dataloader=torch.uti

我有两颗糖·2022-12-13 09:41

Pytorch手动实现softmax回归

softmax损失函数读取数据初始化模型参数实现softmax运算定义模型定义损失函数计算分类准确率训练模型预测整体代码d2lzh_pytorch.pymain.py简述这次,将会使用到Fashion-MNIST

phac123·2022-12-13 09:36

PyTorch实现Softmax回归

importtorchfromtorch.utils.dataimportDataLoaderimporttorch.nnasnnimporttorchvision.datasetsasDatasetimporttorchvision.transformsastransformsimportsys2加载数据FashionMNIST

一个不想写代码的程序员·2022-12-13 09:06

pytorch5-SOFTMAX回归手动实现

importtorchimporttorchvisionimportnumpyasnpimportsysimportd2lbatch_size=256train_iter,test_iter=d2l.load_data_fashion_mnist

weixin_38498629·2022-12-13 09:06

从头学pytorch(四)　softmax回归实现

FashionMNIST数据集共70000个样本,60000个train,10000个test．共计10种类别.通过如下方式下载．mnist_train=torchvision.datasets.FashionMNIST

昔日の暖阳·2022-12-13 09:35

深度学习基础16（softmax回归使用pytorch框架简洁实现）

importtorchfromtorchimportnnfromd2limporttorchasd2lbatch_size=256train_iter,test_iter=d2l.load_data_fashion_mnist

lj_FLR·2022-12-13 09:35

广州大学计算机视觉实验六：车牌识别

wujiekd·2022-12-13 08:56

tensor 增加维度_tensor维度变换

维度变换是tensorflow中的重要模块之一，前面mnist实战模块我们使用了图片数据的压平操作，它就是维度变换的应用之一。在详解维度变换的方法之前，这里先介绍一下View(视图)的概念。

weixin_39807352·2022-12-12 20:23

Pytorch——torchvision.datasets

MNISTCOCO（用于图像标注和目标检测

NPC_0001·2022-12-12 19:07

下面将手写数字识别的程序修改成带有卷积操作的深度神经网络结构

importtorchfrommatplotlibimportpyplotaspltfromtorchvisionimportdatasetsfromtorch.utils.dataimportDataLoaderfromtorchvisionimporttransformsimporttorch.optimasoptimimportnumpyasnpbatch_size=64data_trans

天一天666·2022-12-12 17:50

加载数据集

1.training_data=datasets.FashionMNIST(root="data",train=True,download=True,transform=ToTensor())2.test_data

Echo_0522·2022-12-12 16:17

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