MNIST数字识别第49页

【机器学习实战】使用SGD、随机森林对MNIST数据集实现多分类（jupyterbook）

1.获取数据集并重新划分数据集#获取MNIST数据集fromsklearn.datasetsimportfetch_openmlmnist=fetch_openml('mnist_784',version

想做一只快乐的修狗·2022-12-08 11:50

机器学习学习记录5：基于时装（Fashion_mnist)数据集训练2层隐含层神经网络，输出acc，混淆矩阵可视化

题目是：查找资料：(1条消息)Python绘制混淆矩阵函数confusion_matrix_赫法格米的博客-CSDN博客(1条消息)pytorch搭建神经网络分类Fashion-MNIST数据集_hxxjxw

xnrw233·2022-12-08 10:00

Fashion_mnist数据集 CNN分类

上一次CNN的作业，供大家参考```python'''-*-coding:utf-8-*-@Time:2021/7/2611:47@Author:Small_Volcano@File:fashion_mnist-cnn.py.py

bu volcano·2022-12-08 10:29

看Tinygrad学深度学习

我们来缕一下每个视频他所做的工作1.MNISTclassifierfromnumpyscratch!_哔哩哔哩_bilibili在该视频里，

海滩油炸·2022-12-08 09:23

[TensorRT] TensorRT官方例程SampleOnnxMNIST代码完全解读！

本文首发于https://yangzhenyu.tech/作者：Frank导读：本文主要带来对TensorRT中自带的sample:sampleOnnxMNIST的源码解读，官方例程是非常好的学习资料，

_Laputa·2022-12-08 08:40

mnist tensorrt 运行_TensorRT程序分析

*.prototxt需要它的网络权值文件*caffemodel我们要用一个cuda程序来部署，那么这个在TensorRT中的cuda程序如何编写呢，我们还是从TensorRT给的实例来分析simpleMNIST.cppPart1caffemodel

xinwuji312·2022-12-08 08:32

mnist tensorrt 运行_深度学习算法优化系列十八 | TensorRT Mnist数字识别使用示例

1.前言上一节对TensorRT做了介绍，然后科普了TensorRT优化方式以及讲解在Windows下如何安装TensorRT6.0，最后还介绍了如何编译一个官方给出的手写数字识别例子获得一个正确的预测结果

咖侃侃·2022-12-08 08:32

TensorRT：2.实现Mnist手写数字识别推理

mnist手写数字识别是一个非常经典的模型了，体积小，结构简单，特别适合作为入门案例。参考了官方例子，我根据自己的使用习惯进行了梳理。

代丹·2022-12-08 08:53

ONNX与TensorRT的使用

ONNXRuntime/TensorRT1、利用TensortRT加速Tensorflow模型主体思想：Tensorflow->TensorRT（pb->uff）以TensorRT官方样例基于手写数字体MNIST

favorxin·2022-12-08 08:45

【从零开始学习深度学习】12. 什么是模型的训练误差？基于三阶多项式的欠拟合与过拟合训练过程演示

多项式函数拟合示例1.4.1生成数据集1.4.2定义、训练和测试模型1.4.3三阶多项式函数拟合（正常）1.4.4线性函数拟合（欠拟合）1.4.5训练样本不足（过拟合）总结前言前几篇文章基于Fashion-MNIST

阿_旭·2022-12-08 07:24

sklearn学习02——SVM

02——SVM前言一、线性SVM1.1、算法原理1.2、代码实现二、核函数和非线性SVM2.1、从线性可分到线性不可分2.2、核函数2.2.1、多项式核函数2.2.2、高斯核函数2.3、测试不同SVM在Mnist

hitsugaya837·2022-12-08 06:09

基于pytorch的简单CNN实现

的简单CNN实现加载数据集pytorch自带datasets用于数据处理，该类是抽象类，必须通过继承使用，本文实现的为MINST数据集，所以可以直接使用自带的torchvision.datasets.MNIST

花遇ty·2022-12-08 02:47

Pytorch实现手写数字识别,导出权重参数,利用C语言实现推理(正向传播)过程

前言关键词:FPGA,卷积神经网络,pytorch将手写数字识别部署在FPGA等嵌入式端时,由于缺少tensorflow,pytorch等框架的使用,需要在PC端先训练出神经网络,导出权重参数再去硬件上只实现前向传播的部分

翻斗花园二号楼1001室·2022-12-08 00:48

softmax回归从零开始实现

1.引入Fashion-MNIST数据集并设置数据迭代器的批量大小为256importtorchfromIPythonimportdisplayfromd2limporttorchasd2lbatch_size

chnyi6_ya·2022-12-07 21:18

11. softmax回归的简洁实现

继续使用Fashion-MNIST数据集，并保持批量大小为256。

chnyi6_ya·2022-12-07 21:18

【小白学PyTorch】13.EfficientNet详解及PyTorch实现

实现小白学PyTorch|11MobileNet详解及PyTorch实现小白学PyTorch|10pytorch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

风度78·2022-12-07 21:42

9.图片分类数据集

1.图像分类数据集MNIST数据集[LeCunetal.,1998]是图像分类中广泛使用的数据集之一，但作为基准数据集过于简单。我们将使用类似但更复杂的Fashion-MNIST数据集。

chnyi6_ya·2022-12-07 21:11

【TensorFlow-windows】keras接口——卷积手写数字识别，模型保存和调用

前言上一节学习了以TensorFlow为底端的keras接口最简单的使用，这里就继续学习怎么写卷积分类模型和各种保存方法(仅保存权重、权重和网络结构同时保存)国际惯例，参考博客：官方教程【注】其实不用看博客，直接翻到文末看我的colab就行，里面涵盖了学习方法，包括自己的出错内容和一些简单笔记，下面为了展示方便，每次都重新定义了网络结构，对Python熟悉的大佬可以直接defcreate_mode

风翼冰舟·2022-12-07 21:04

TensorFlow笔记（3）——利用TensorFlow和MNIST数据集训练一个最简单的手写数字识别模型...

就好比编程入门有HelloWorld，机器学习入门有MNIST。MNIST是一个入门级的计算机视觉数据集，它包含各种手写数字图片：它也包含每一张图片对应的标签，告诉我们这个是数字几。

weixin_34408624·2022-12-07 21:30

基于keras的残差网络实现——以fashion mnist数据集分类为例

基于keras的残差网络实现——以fashionmnist数据集分类为例前言残差网络残差块残差网络fashion-mnist数据集代码实现结果展示模型结构预测结果参考前言最近在学习残差网络的相关内容，并且尝试使用

a沧海云帆a·2022-12-07 21:27

使用Keras训练Lenet网络来进行手写数字识别

使用Keras训练Lenet网络来进行手写数字识别这篇博客将介绍如何使用Keras训练Lenet网络来进行手写数字识别。

程序媛一枚~·2022-12-07 21:26

MNIST手写数字识别 —— ResNet-经典卷积神经网络

结合图像分类任务，使用典型的图像分类网络ResNet18,实现手写数字识别。ResNet作为经典的图像分类网络有其明显的优点：首先，它足够深，常见的有34层，50层，101层。

学习历险记·2022-12-07 21:23

【365天深度学习训练营】第一周实现mnist手写数字识别

本文为365天深度学习训练营内部限免文章（版权归K同学啊所有）参考文章地址：第一周：mnist手写数字识别|365天深度学习训练营作者：K同学啊|接辅导、程序定制文章目录我的环境一、前期工作1.设置GPU2

lele_ne·2022-12-07 21:22

「深度学习一遍过」必修23：基于ResNet18的MNIST手写数字识别

专栏地址：「深度学习一遍过」必修篇目录项目GitHub地址项目心得项目代码项目GitHub地址Classic_model_examples/2015_ResNet18_MNISTatmain·zhao302014

闭关修炼——暂退·2022-12-07 21:17

ResNet18实现——MNIST手写数字识别(突破0.995)

1.简单CNN改进简单的CNN实现——MNIST手写数字识别该部分首先对我前面的工作进行了改进，然后以此为基础构建ResNet18去实现MNIST手写数字识别。

专注认真努力·2022-12-07 21:45

tensorflow2.2基本服装图像fashion_mnist分类

采用FashionMNIST数据集首先查看TensorFlow版本，代码：importtensorflowastffromtensorflowimportkerasimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltprint

爱听许嵩歌·2022-12-07 20:12

深度学习-fashion_mnist预测

一、导入库函数，加载fashion_mnist数据集importtensorflowastfimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt%matplotlibinline

有点意思嘿·2022-12-07 20:42

fashion_mnist数据集分类模型及详细注解笔记

可以用ipython编程，方便查看代码块的输出结果，代码如下：importtensorflowastfimportmatplotlibasmplimportmatplotlib.pyplotasplt%matplotlibinlineimportnumpyasnpimportsklearnimportpandasaspdimportosimportsysimporttimefromtensorfl

程序媛JD·2022-12-07 20:42

fashion_mnist分类模型的数据读取与显示

FashionMNIST是一个替代MNIST手写数字集的图像数据集。它是由Zalando（一家德国的时尚科技公司）旗下的研究部门提供。其涵盖了来自10种类别的共7万个不同商品的正面图片。

明天天明~·2022-12-07 20:42

使用tensorflow2.0做fashion_mnist分类

tensorflow2.0版本比tensorflow1.x版本更加灵活方便了许多，所以本次用tensorflow2.0搭建卷积神经网络做了fashion_mnist数据集上的分类，作为入门训练。

杨小嗨yang·2022-12-07 20:42

Tensorflow---使用Tensorflow实现Fashion_MNIST数据集多分类模型

代码中的数据集可以通过以下代码继续加载importtensorflowastf(train_image,train_label),(test_image,test_label)=tf.keras.datasets.fashion_mnist.load_data

水哥很水·2022-12-07 20:12

Tensorflow神经网络模型训练之Fashion Mnist

1.最简单的单神经元网络实例：x=−1，0，1，2，3，4;y=−3，−1，1，3，5，7x=-1，0，1，2，3，4;y=-3，-1，1，3，5，7x=−1，0，1，2，3，4;y=−3，−1，1，3，5，7通过简单观察我们可以知道x与y满足的表达式：y=2x−1y=2x-1y=2x−1那么如何让机器自己学习x与y之间的关系呢？1）构建模型model=keras.Sequential([kera

Zkaisen·2022-12-07 20:11

tensorflow fashion_mnist数据集模型训练及预测

✨博客主页：小小马车夫的主页✨所属专栏：Tensorflow文章目录前言一、环境二、fashion_mnist数据集介绍三、fashion_mnist数据集下载和展示四、数据预处理五、构建模型和训练模型六

小小马车夫·2022-12-07 20:41

Python+Tensorflow学习（三）——fashion_mnist数据集

Python+Tensorflow学习（三）——fashion_mnist数据集学习视频链接：(强推)TensorFlow官方入门实操课程其他学习记录：Python+Tensorflow学习（二）——初试

再说就烦了·2022-12-07 20:41

tensorflow2.3实现Fashion_mnist数据分类（一）

tensorflow2.3实现Fashion_mnist数据分类Fashion-MNIST克隆了MNIST的所有外在特征：60000张训练图像和对应Label；10000张测试图像和对应Label；10

深海漫步鹅·2022-12-07 20:41

tensorflow2.3实现fashion_mnist数据分类(CNN)（二）

本案例采用CNN卷集神经网络对fashion——mnist数据进行分类导入包importtensorflowastfimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt

深海漫步鹅·2022-12-07 20:41

Tensorflow.keras小案例Mnist数字识别

1.深度学习框架①主流框架：封装了优化器和反向传播算法等Google的Tensorflow、Facebook的Pytorch、华为的MindSpore、Caffe、theano、MXNet、CNTK②Pytorch的特点：Python优先：保证代码基本跟原生的python实现一致动态神经网络：Pytorch的程序可以在执行时动态构建/调整计算图易于Debug：运行时可以生成动态图，开发者可以在调试

我家住在罗马·2022-12-07 20:41

图像分类、5个网络

按照被提出的时间顺序，涵盖如下卷积神经网络：LeNet：YanLeCun等人于1998年第一次将卷积神经网络应用到图像分类任务上[1]，在手写数字识别任务上取得了巨大成功。

oogogogogo·2022-12-07 19:24

pytorch 生成全零tensor 指定type_小白学PyTorch | 9 tensor数据结构与存储结构

上一节课，讲解了MNIST图像分类的一个小实战，现在我们继续深入学习一下pytorch的一些有的没的的小知识来作为只是储备。

weixin_39638647·2022-12-07 19:15

matlab程序通过PCA降维实现手写数字识别

手写数字特征测试数据集-Matlab文档类资源-CSDN下载手写数字识别的训练数据集-Matlab文档类资源-CSDN下载使用PCA的方式对手写数字的特征数据进行降维，一方面减小了识别过程所需要的计算量

weixin_53126566·2022-12-07 18:00

python sklearn MLP多层感知器手写字识别

计算机通过手写体图片来识别出图片中的字，与印刷字体不同的是，不同人的手写体风格迥异大小不一，造成了计算机对手写识别任务的一些困难数字手写体识别由于其有限的类别（0-9共10个数字）成为了相对简单的手写识别任务，DBRHD和MNIST

Rankiy·2022-12-07 17:19

MLP手写数字识别实现

1任务介绍手写数字识别是一个多分类问题，共有10个分类，每个手写数字图像的类别标签是0~9中的其中一个数。例如下面这三张图片的标签分别是0，1，2。

qq_41581769·2022-12-07 17:49

手把手教你如何自己设计实现一个深度学习框架（附代码实现）

导读本文首先从深度学习的流程开始分析，对神经网络中的关键组件抽象，确定基本框架；然后再对框架里各个组件进行代码实现；最后基于这个框架实现了一个MNIST分类的示例，并与Tensorflow做了简单的对比验证

Small_Teenager·2022-12-07 17:41

python 报错：AttributeError: module ‘torch.utils.data.dataset‘ has no attribute ‘MNIST‘

或者报错AttributeError:module'torch.utils.data'hasnoattribute'datasets'原因：导包错误解决：importtorchvision.datasetsasdatasets#pytorch中的数据集包

Wsyoneself·2022-12-07 16:54

TensorBoard使用

具体的使用方法：命令行中输入tensorboard--logdir=PATH这里的PATH是你的log的地址，在我的linux系统下地址为/tmp/tensorflow/mnist/summaririze

weixin_33924770·2022-12-07 16:46

深度学习-第P1周——实现mnist手写数字识别

深度学习-第P1周——实现mnist手写数字识别深度学习-第P1周——实现mnist手写数字识别一、前言二、我的环境三、前期工作1、导入依赖项并设置GPU2、导入数据集3、数据可视化四、构建简单的CNN

Prime's Blog·2022-12-07 12:07

Pytorch 创建Dataset类，加载我们自己的数据集及优化

为什么要学习加载自己的数据集Pytorch自带有许多数据集，他们的格式都已经指定，如：MNISTCOCO（用于图像标注和目标检测）(CaptioningandDetection)LSUNClassificationImageFolderImagenet

水木工南·2022-12-07 11:17

TensorFlow2前向传播碰到的unsupported operand type(s) for *: ‘float‘ and ‘NoneType‘问题

的问题本人原出错代码如下：importtensorflowastffromtensorflowimportkerasfromtensorflow.kerasimportdatasets(x,y),_=datasets.mnist.load_data

渊桑·2022-12-07 11:14

基于MediaPipe实现智能人机交互（python实现）

目录1系统简介2需求分析3基本原理4方案设计5详细设计6系统实现7测试及评估结果4.1手势识别——数字识别4.2手势识别——隔空画画4.3手势识别——远程鼠标控制4.4手势识别——音量控制8总结9.实现代码如下

一个编程的菜鸡·2022-12-07 09:04

卷积神经网络(LeNet)——【torch学习笔记】

在我们第一次接触图像数据时，我们将多层感知器应用于Fashion-MNIST数据集中的服装图片。Fashion-MNIST中的每张图片都由一个28×28的二维矩阵组成。

一个语文不好的NLPer·2022-12-07 09:00

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