MNIST数字识别第63页

pytorch test单张图片_用PyTorch实现MNIST手写数字识别(非常详细)

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weixin_39660408·2022-11-22 08:50

深度学习——多分类问题(SOFTMAX MNIST)-学习笔记

深度学习——多分类问题在深度学习里有个经典的数据集MNIST-dataset，它是一个手写的数字照片集合，也是一个经典的多分类的问题这个集合是由0～910个数组成的集合，我们需求是分析输入的数字对应真实数字的概率是多少

爱学习的Gunther·2022-11-22 08:18

《动手学深度学习》softmax回归的从零开始实现

importtorchfromIPythonimportdisplayfromd2limporttorchasd2lbatch_size=256train_iter,test_iter=d2l.load_data_fashion_mnist

认真学习！！！·2022-11-22 08:47

基于pytorch神经网络的学习（二）

在上一节中，我们构建一个简单的全连接网络模型实现手写字体识别的任务，由于Mnist数据集的数据是图片，使用全连接网络显然不合适。

qq_42007099·2022-11-22 08:16

基于pytorch神经网络的学习（一）

本文将介绍搭建一个简单的手写字体Mnist分类任务，了解一些基础的torch模块的使用，从较为简单的案例入手，为接下来的学习打下基础（其中不涉及卷积神经网络）。

qq_42007099·2022-11-22 08:15

PyTorch深度学习实践（九）多分类问题-MNIST数据集

多分类问题用SoftMax分类器要求输出的分类概率都大于0且总和为1把输出经过sigmoid运算就可以上图的交叉熵损失就包含了softmax计算和右边的标签输入计算（即框起来的部分）所以在使用交叉熵损失的时候，神经网络的最后一层是不要做激活的，因为把它做成分布的激活是包含在交叉熵损失里面的，最后一层不要做非线性变换，直接交给交叉熵损失如上图，做交叉熵损失时要求y是一个长整型的张量，构造时直接用cr

此生辽阔·2022-11-22 08:43

跟着B站学习pytorch-p13 mnist手写数字图片分类问题

一概述上一节学习了逻辑回归，在这一节里,我们将使用PyTorch来解决分类任务.关于测试数据集MNIST:MNIST包含0~9的手写数字,共有60000个训练集和10000个测试集.数据的格式为单通道28

bohu83·2022-11-22 08:37

机器学习入门（一）--MNIST（pytorch）模型的构造以及使用（详细）

识别手写数字（MNIST数据集）model的构建1.加载必要的库importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFimporttorch.optimasoptimfromtorchvisionimportdatasets

亚伯拉罕·黄肯·2022-11-22 08:07

python 使用卷积神经网络处理手写数字识别数据集

LeNet-5网络模型LeNet-5神经网络一共五层，其中卷积层和池化层可以考虑为一个整体。网络结构如下:输入→卷积→池化→卷积→池化→卷积（全连接)→全连接→输出层数in_channelout_channelkernel_sizestridepadding卷积层c116512池化层s266220卷积层c3616510池化层s4616220卷积层c516120全连接层F612084输出层8410使

i道i·2022-11-22 08:32

基于python通过卷积神经网络实现手写数字识别

#加载必要的库importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFimporttorch.optimasoptimfromtorchvisionimportdatasets,transformsBATCH_SIZE:每一批处理的数据，比如数据集10000，BATCH_SIZE=128，第一次就放1-128张图片进去训练。下一个批次就从1

7小陈陈呀·2022-11-22 08:32

【pytorch】MNIST 梯度上升法求使得某类概率最大的样本

目标：用MNIST训练一个CNN模型，然后用梯度上升法生成一张图片，使得模型对这张图片的预测结果为8importnumpyasnpimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFimporttorch.optimasoptimimporttorchvisionimporttorchvision.transformsastransfo

x66ccff·2022-11-22 08:31

NLP（四）：朴素贝叶斯原理及文本分类的sklearn实现

目录1.朴素贝叶斯原理2.基于的朴素贝叶斯的文本分类的sklearn实现2.1首先基于sklearn的dataset数据集，贴上朴素贝叶斯手写数字识别的历程。

我想听相声·2022-11-22 07:55

c++调用matlab神经网络,BP神经网络原理及C++实战

前一段时间做了一个数字识别的小系统，基于BP神经网络算法的，用MFC做的交互。

weixin_39701861·2022-11-22 07:24

以5‰的概率计算一个网络准确率达到99.9%的时间和迭代次数---实例三分类mnist 3，4，5

δ：神经网络输出与收敛对象的差值的绝对值制作一个带一个3*3卷积核的神经网络，测试集是mnist的3,4,5图片集，将28*28的图片缩小成9*9，网络结构是49*30*3，将这个网络画成图这个网络分成三个部分让

黑榆·2022-11-22 06:43

MindSpore图片分类之代码实现

在了解过该网络的原理后，那么本次我们将通过使用MindSpore工具实现MNIST数据集的分类。2.模型的构造对于一个完整图片分类模型，通常有以下几个组成部分。

xi_xiyu·2022-11-22 06:11

MindSpore框架应用之手写数字识别educoder

Just Coding·2022-11-22 06:10

mindspore官网教程中的初学入门中，导入数据时有map映射不太懂

问题描述：defcreate_dataset(data_path,batch_size=32,repeat_size=1,num_parallel_workers=1):#定义数据集mnist_ds=ds.MnistDataset

昇思MindSpore·2022-11-22 06:25

MindSpore【初学入门】教程在线运行时报错

/datasets/MNIST_Data/train./datasets/MNIST_Data/test!

昇思MindSpore·2022-11-22 06:54

解决from sklearn时，Script报错cannot import name show_config from numpy以及fetch_openml(‘mnist 784‘)会报错

1、刚开始是遇到scikit-learn版本问题，报错无法导入fetch_mldata包，这是由于scikit-learn0.20版本过高已经不支持fetch_mldata，需要降低包的版本到0.19.2以下。我尝试通过pipunistallscikit-learn和pipinstallscikit-learn==0.19.2，但是报错没有Script模块，当时通过pipinstallScript

cs_dn_268·2022-11-22 05:33

tensorflow搭建RNN模型

使用RNN处理MNIST手写数据集一般来说CNN用来处理图像会更好一些，RNN一般用来处理语言或者情感方面的知识，这次就简单使用RNN来处理MNIST数据集原理框图入下：代码：importtensorflowastf

Happme1·2022-11-22 05:08

tensorflow2搭建基础神经网络模型

()1.1Sequential()容器1.2compile配置神经网络的训练方法1.3fit()执行训练过程1.4model.summary()打印和统计1.5鸢尾花示例2.搭建网络模型class3.MNIST

Rocket,Qian·2022-11-22 05:38

TensorFlow构建模型一

数据集使用的是fashionmnist数据集，不用额外下载，可以直接用keras加载：(train_images,train_labels),(test_images,test_labels)=keras.datasets.fashion_mnist.load_data

superY25·2022-11-22 05:37

《实战》基于tensorflow搭建逻辑回归模型

基于tensorflow搭建逻辑回归模型1.用Mnist数据集进行逻辑回归任务2.逻辑回归任务2.1模型2.2迭代1.用Mnist数据集进行逻辑回归任务本次实战，主要要学习完成，通过tesorflow搭建一个逻辑回归模型

驭风少年君·2022-11-22 05:07

深度学习系列：卷积神经网络(CNN)和LeNet 5

前言前面介绍了全连接神经网络并将其运用在MNIST手写数字的数据集上，能够取得一定的准确率，但是对于图像的识别，我们有一种更高效、更准确的神经网络模型：卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork

小切~·2022-11-22 04:38

CNN卷积神经网络各层的参数和神经元数量的计算方法注释

importosos.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL']='2'#tensorflow手写数字识别案例importtensorflowastffromtensorflow.keras.modelsimportSequentialfromtensorflow.keras.layersimportDense

思想的牛仔·2022-11-22 04:58

【代码解析（2）】Communication-Efficient Learning of Deep Networks from Decentralized Data

-*-#Pythonversion:3.6importcopyimporttorchfromtorchvisionimportdatasets,transformsfromsamplingimportmnist_iid

缄默的天空之城·2022-11-22 03:25

Keras入门教程 4.卷积神经网络（CNN）

MPL)4.卷积神经网络（CNN）5.使用LSTMRNN进行时间序列预测6.Keras预训练模型应用Keras卷积神经网络(CNN)让我们将模型从上节的MPL修改为卷积神经网络（CNN），解决我们早期的数字识别问题

cndrip·2022-11-22 03:08

特征工程（七）—特征学习RBM

1、MNIST数据集"""MNIST数据集，包括6000个0-9手写数字图像，以及学习的真实值此处使用很低级的特征，而不是解释性很好的特征。

undo_try·2022-11-22 02:25

Pytorch从零构建CNN实战

Pytorch从零构建CNN网络实战前言CNN基础卷积核一维卷积核二维卷积核池化视图从零构建CNN网络基于MNIST包的图像识别实战数据获取训练函数主程序前言本文是基于Pytorch进行构建CNN(ConvolutionNeuralNetwork

邢浩运·2022-11-22 02:05

【PyTorch】PyTorch的各个组件和实战

pytorch自带的dataset类1.2.1.2自己定义dataset1.2.2Dataloader1.3模型构建1.4模型初始化1.5损失函数：1.6训练和评估1.7可视化1.8优化器2FashionMNIST

Katniss的名字被占用·2022-11-22 02:54

mnist 测试数据集挑选一些不规范的数据

MNIST数据集分训练数据集和测试数据集，其中测试数据集有10000张。对其测试数据编号0-9999.根据编号挑选一些看起来不是很规范的图像数据，标签为名字的最后一位数字。这些数据有：

SuperLuu7·2022-11-22 02:49

以图片形式，序列号＋数据标签名字存储mnist图片到本地

#SavemnisttestdataandcheckwronglabeledtestdataatLocalimportosfromtorchvisionimportdatasetspath='F:\\3.5

SuperLuu7·2022-11-22 02:18

【深度学习8】Pytorch使用及使用小案例

JunLal·2022-11-22 02:45

Python神经网络模型--Sequential应用举例

目录中，你可以找到真实数据集的示例模型：CIFAR10小图片分类：具有实时数据增强的卷积神经网络(CNN)IMDB电影评论情感分类：基于词序列的LSTMReuters新闻主题分类：多层感知器(MLP)MNIST

浮豹·2022-11-22 02:35

卷积神经网络（CNN）学习笔记

2.卷积神经网络应用领域最早将CNN用于手写数字识别并一直保持了其在该问题的霸主地位。

青山omg·2022-11-22 01:09

Pytorch学习笔记3——实例MNIST

本文首先介绍了数据预处理的方式，如dataset,dataloader。其次通过全连接网络来进行训练。torchvisiontorchvision是pytorch的一个图形库，它服务于PyTorch深度学习框架的，主要用来构建计算机视觉模型。以下是torchvision的构成：torchvision.datasets:一些加载数据的函数及常用的数据集接口；torchvision.models:包含

hello everyone！·2022-11-22 01:05

note: This error originates from a subprocess, and is likely not a problem with pip.解决 python降版本tips

---可跳过---背景本人在做一个学校的实训项目，任务是实现前端+摄像头+深度学习算法实现手写数字识别，由于底子实在不扎实，就只好在Github上找到两个项目，一个是Django和深度学习算法交互，另一个是

zrc007007·2022-11-22 01:52

逻辑回归-手写字符识别

前言逻辑回归虽然在名字里边带了逻辑，但是经常被用于分类问题，而且常和线性回归相结合，本文将利用MNIST数据集，完成多分类问题，带你一窥逻辑回归背后的原理。

耶鲁信·2022-11-21 23:43

tensorflow初体验，记录一下

首先主要记录一些关键词，主要说明这些关键词的个人理解，如有误解，希望提出改正我们就介绍一下mnist的手写数字识别算法吧1.张量这里所说的张量，其实可以类比为Python里面的一些列表，或者列表的嵌套。

迎风搬石头·2022-11-21 22:01

caffe初体验：通过mnist例子对caffe训练模型及使用模型进行了解

caffe初体验：通过mnist例子对caffe训练模型及使用模型进行了解说明参考博文及问题解决1.win10安装虚拟机和ubantu来配置caffe环境2.训练caffe自带的mnist数据集3.使用

八分钟前的旧光·2022-11-21 22:01

MNIST手写数字识别案例TensorFlow 2.0 实践

__version__)2、数据集获取mnist=tf.keras.datasets.mnist(train_images,train_labels),(test_images,

沙子是沙子·2022-11-21 21:30

基于MindSpore的手写数字识别初体验

在开始之前，首先声明本篇文章参考官方编程指南，我基于官网的这篇文章加以自己的理解发表了这篇博客，希望大家能够更快更简单直观的体验MindSpore，如有不妥的地方欢迎大家指正。【本文代码编译环境为MindSpore1.3.0CPU版本】准备环节确保已安装MindSpore（可以根据自己的硬件情况安装，CPU，GPU，Ascend环境均可）选择一个集成开发工具（JupyterNotebook，Pyc

向阳的光·2022-11-21 21:00

Pytorch自带手写数字识别初体验

代码#-*-coding:utf-8-*-importtorchimportnumpyfrommatplotlibimportpyplotfromtorchimportnnfromtorch.nnimportfunctionalasFfromtorchimportoptimimporttorchvisionfromtorchvisionimporttransformsasTT#框架信息print(

冰凌呀·2022-11-21 21:29

永兴的tensorflow笔记-9 全连接MNIST初体验（手写字识别）

一、什么是全联接神经网络？全连接神经网络(fullyconnectedneuralnetwork)，顾名思义，就是相邻两层之间任意两个节点之间都有连接。全连接神经网络是最为普通的一种模型（比如和CNN相比），由于是全连接，所以会有更多的权重值和连接，因此也意味着占用更多的内存和计算。全连接层的每一个结点都与上一层的所有结点相连，用来把前边提取到的特征综合起来。由于其全相连的特性，一般全连接层的参数

深度探寻者·2022-11-21 21:28

Caffe之mnist数据集初体验

参考官网：caffe|Lenet和一个很早的博客：mnist开始自己的caffe初体验#####TrainingLeNetonMNISTwithCaffe首先，我们配置好了caffe的环境，下载依赖项并且编译通过

Li_GaoGao·2022-11-21 21:28

cGAN/cDCGAN，MNIST数据集初体验(内含原理，代码)

生成式对抗网络(GenerativeAdversarialNetworks,GAN)，简称GAN网络。有人说这是21世纪最让人激动的“发明”，虽然我忘了我是从哪看到的这句话，貌似是发明了卷积神经网络那位大佬说的。我试过以后，对于AI兴趣爱好者来说确实挺激动的！对于标题中的cGAN/cDCGAN，小c，全称是conditional，条件的。DC，全称是DeepConvolution，深度卷积。都是G

AI门童·2022-11-21 21:55

MNIST初体验

utils.py代码importosos.environ["KMP_DUPLICATE_LIB_OK"]="TRUE"importmatplotlib.pyplotaspltimporttorchdefplot_curve(data):fig=plt.figure()plt.plot(range(len(data)),data,color='blue')plt.legend(['value'],l

hzaulidepeng·2022-11-21 21:54

03.6. softmax回归的从零开始实现

操作3.6.3.定义模型3.6.4.定义损失函数3.6.5.分类精度3.6.6.训练3.6.7.预测3.6.8.小结3.6.softmax回归的从零开始实现将使用刚刚在3.5节中引入的Fashion-MNIST

nsq1101·2022-11-21 21:13

03.7. softmax回归的简洁实现

3.7.1.初始化模型参数3.7.2.重新审视Softmax的实现3.7.3.优化算法3.7.4.训练3.7.5.小结3.7.softmax回归的简洁实现本节如在3.6节中一样，继续使用Fashion-MNIST