MNIST数字识别

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

【Pytorch】学习记录分享6——PyTorch经典网络 ResNet与手写体识别

【Pytorch】学习记录分享5——PyTorch经典网络ResNet1.ResNet（残差网络）基础知识2.感受野3.手写体数字识别3.0数据集（训练与测试集）3.1数据加载3.2函数实现：3.3训练及其测试
大江东去浪淘尽千古风流人物·2023-12-22 21:49

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。
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

LeNet

它是深度学习领域中最早的成功应用之一，被广泛用于手写数字识别任务。LeNet的诞生可以追溯到20世纪90年
奉系坤阀·2023-12-22 03:04

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

no.1-10/14/2018

二：目前进度Project1.通过经典手写数字识别学习MLP神经网络a)比较经典的神经网络，数据集是MUISTDatabase手写数字图像，输入时28*28的手写数字灰度图像。
红豆汤来两大碗·2023-12-20 20:42

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
涵涵不是憨憨~·2023-12-20 18:30

FPGA 实现 LeNet-5 卷积神经网络 数字识别，提供工程源码和技术支持

目录1、前言LeNet-5简洁基于Zynq7020的设计说明PL端FPGA逻辑设计PS端SDK软件设计免责声明2、相关方案推荐卷积神经网络解决方案FPGA图像处理方案3、详细设计方案PL端：ov7725摄像头及图像采集PL端：图像预处理PL端：Xilinx推荐的图像缓存架构PL端：识别结果的PL与PS交互PL端：图像后处理PL端：RGB转HDMIPS端：图像获取PS端：卷积层计算PS端：池化层计算
9527华安·2023-12-20 17:35

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

091基于深度学习的手写汉字数字识别含10多种模型

demo仓库和视频演示找091期：到此一游7758258的个人空间_哔哩哔哩_bilibili效果展示图如下：代码文件展示如下：运行01数据集文本生成制作.py可以读取图片路径保存再txt文本中，运行02train.py可以对txt文本中的图片路径读取并训练模型，在02中可以选择的模型有10多种，可以都训练进行对比、包括alexnet、DenseNet、DLA、GoogleNet、Mobilene
bbfbdfbfghfh·2023-12-19 22:11

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

深度学习 | 前馈神经网络与反向传播算法

目录一、Logistic函数二、前馈神经网络（FNN）三、反向传播算法（BP算法）四、基于前馈神经网络的手写体数字识别一、Logistic函数Logistic函数是学习前馈神经网络的基础。
天下弈星~·2023-12-18 16:31

PyTorch官网demo解读——第一个神经网络（2）

这个demo实际上只使用了一个简单的线性模型：y=wx+b；手写数字识别最后其实只输出10个结果（0~9），所以我们可以将结果表示为包含十个数的一维矩阵[10]，矩阵中的每个值是预测的概率值，表示索引代表的数字的概率
骑猪等风·2023-12-18 12:15

[Python] 计算机视觉-图像分类经典模型

源于产业实践的开源深度学习平台供本人记录用目录一、LeNet模型二、AlexNet模型三、VGG模型四、GoogLeNet模型五、ResNet模型一、LeNet模型1、模型介绍标LeNet模型网络结构示意图题上述结构是针对手写数字识别任务而设计
零澪灵·2023-12-18 09:41

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

机器学习中常见4种学习方法、13种算法

机器学习中常见4种学习方法、13种算法一.4大主要学习方法1.1监督式学习在监督式学习下，输入数据被称为“训练数据”，每组训练数据有一个明确的标识或结果，如对防垃圾邮件系统中“垃圾邮件”“非垃圾邮件”，对手写数字识别中的
cocochimp·2023-12-18 05:49

【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

通过.h5文件导入网络3.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
_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

机器学习中数据的特征表示

图像特征：在手写体数字识别任务中，样本为待识别的图像．为了识
白牛DATA·2023-12-16 12:26

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

文章目录0前言1简介2LeNet-5模型的介绍2.1结构解析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
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

计算机视觉（下）

part2图像分类目录LeNetLeNet在手写数字识别上的应用LeNet识别手写数字LeNet在眼疾识别数据集iChallenge-PM上的应用数据集准备查看数据集图片定义数据读取器启动训练AlexNetVGGGoogLeNetResNet
豪訫·2023-12-14 22:19

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

移动端h5页面meta标签设置

//删除苹果默认的工具栏和菜单栏//设置苹果工具栏颜色//忽略页面中的数字识别为电话，忽略email识别//启用360浏览器的极速模式(webkit)//避免IE使用兼容模式//针对手持设备优化，主要是针对一些老的不识别
兜兜里冒糖糖·2023-12-06 18:59

[PyTorch][chapter 5][李宏毅深度学习][Classification]

前言：这章节主要讲解常用的分类器原理.分类主要是要找到一个映射函数比如垃圾邮件分类:c=0,垃圾邮件c=1正常邮件主要应用场景：垃圾邮件分类,手写数字识别,金融信用评估.这里面简单了解一下，很少用目录：
明朝百晓生·2023-12-06 12:54

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

【GD32307E-START】04 使用TinyMaix进行手写数字识别

【GD32307E-START】04使用TinyMaix进行手写数字识别参考博客【GD32F427开发板试用】使用TinyMaix进行手写数字识别https://blog.csdn.net/weixin
End-ING·2023-12-05 12:27

Course2-Week1-神经网络

神经网络概述1.1欢迎来到Course21.2神经元和大脑1.3引入神经网络-需求预测1.4神经网络的其他示例-图像感知2.神经网络的数学表达式2.1单层的神经网络-需求预测2.3前向传播的神经网络-手写数字识别
虎慕·2023-12-05 09:35
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