MNIST数字识别

[Pytorch系列-40]：卷积神经网络 - 模型的恢复/加载 - 搭建LeNet-5网络与MNIST数据集手写数字识别

作者主页(文火冰糖的硅基工坊)：文火冰糖（王文兵）的博客_文火冰糖的硅基工坊_CSDN博客本文网址：https://blog.csdn.net/HiWangWenBing/article/details/121132377目录第1章模型的恢复与加载1.1概述1.2模型的恢复与加载类型1.3模型的保存的API函数：代码示例1.4模型的恢复与加载的API函数：代码示例第2章定义前向运算：加载CFAR1
文火冰糖的硅基工坊·2022-11-19 12:45

卷积神经网络模型的搭建与应用（手写数字集）

本文是基于Tensorflow库搭建的卷积神经网络模型，训练数据集为MNIST，话不多说，直接上代码，如下：一、数据读取及预处理#加载库importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltimporttensorflowastf
m0_59998867·2022-11-19 12:43

P8:在天气识别中加入YOLOv5-C3模块

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：深度学习100例-卷积神经网络（CNN）实现mnist手写数字识别|第1天作者：K同学啊|接辅导、程序定制说明一、本次大致学习了
爱挠静香下巴的hp·2022-11-19 12:42

NNDL实验LeNet

5.3基于LeNet实现手写数字识别5.3.1观察数据集，可视化其中一张图片，并做预处理importjsonimportgzip#打印并观察数据集分布情况train_set,dev_set,test_set
mmmooonnneeeyyy·2022-11-19 12:54

Ubuntu配置Pytorch GPU深度学习环境并作为服务器对外提供Jupyter notebook服务

Ubuntu安装NVIDIA显卡驱动CUDATOOLKIT其余部分的安装安装cudnn安装Anaconda3下载sh文件添加镜像源建立虚拟环境Pytorch环境配置JupyterNotebook安装与服务配置MNIST
GrantHe2761·2022-11-19 12:52

NNDL 实验六 卷积神经网络（4）ResNet18实现MNIST

目录5.4基于残差网络的手写体数字识别实验5.4.1模型构建5.4.1.1残差单元5.4.1.2残差网络的整体结构5.4.2没有残差连接的ResNet185.4.2.1模型训练补充5.4.2.2模型评价
Stacey.933·2022-11-19 12:00

NNDL 实验六 卷积神经网络（3）LeNet实现MNIST

目录5.3基于LeNet实现手写体数字识别实验5.3.1数据5.3.1.1数据预处理5.3.2模型构建5.3.3模型训练5.3.4模型评价5.3.5模型预测使用前馈神经网络实现MNIST识别，与LeNet
Stacey.933·2022-11-19 12:29

Pytorch无法下载/读取数据集Error downloading（不必改源代码）

以MNIST数据集为例STEP1：在想要存数据的地方，新建“{数据集名称}/raw/”路径。如下载M
关炅·2022-11-19 10:43

RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 20.00 MiB (GPU 0； 4.00 GiB total capacity； 2.44

调试手写数字识别代码时出现的问题，将cpu的代码改用gpu训练时虽然可以训练，详见上一条博客(Mnist手写数字识别cpu训练与gpu训练)，但是会出现Error。查找资料后以下是解决过程。
华墨1024·2022-11-19 10:03

【神经网络】一次性连续加载30张手写数字识别项目、服装项目识别

利用tensorflow、pycharm做手写数字识别、服装项目识别文章目录前言一、手写数字识别项目？
@￥文竹￥·2022-11-19 10:54

mnist手写数字识别+dropout+weight_decay提升test精度到0.99

文章目录什么是dropout？为什么要使用dropout？torch中怎么使用dropout？使用示例Tips：什么是dropout？2012年，Hinton等人在《Improvingneuralnetworksbypreventingco-adaptationoffeaturedetectors》论文中首次提出Dropout，并在随后的比赛中用到了Dropout算法，用于防止过拟合。Dropou
黑夜里游荡·2022-11-19 09:54

Mnist数据集简介

MNIST是一个手写体数字的图片数据集，该数据集来由美国国家标准与技术研究所（NationalInstituteofStandardsandTechnology(NIST)）发起整理，一共统计了来自250
查里王·2022-11-19 09:22

深度学习 Pytorch Mnist手写数字识别

Mnist手写数字识别概要使用torch的相关类实现神经网络各个部分，对手写数字数据集mnist_train_small.csv（需要可以私信qq1365157644发）进行手写数字识别训练。
该学习了啊·2022-11-19 09:47

PyTorch实现MNIST数据集手写数字识别

引入必要库2.下载数据集3.加载数据集4.搭建CNN模型并实例化5.交叉熵损失函数损失函数及SGD算法优化器6.训练函数7.测试函数8.运行三、总结前言本篇文章基于卷积神经网络CNN，使用PyTorch实现MNIST
长浔·2022-11-19 09:46

Pytorch模型训练笔记(二)`Mnist手写数字识别(源码贡献)+神经网络模型CNN卷积框架知识图

书接上回·还差一些内容就Pytorch第一个模型训练+CNN卷积项目跑通了.先看知识图话不多说直接代码importtorchimportnumpyasnpimportosfromtorch.utils.dataimportDataLoaderimporttorch.nn.functionalasFimporttorch.nnasnnfromtorch.optimimportAdamfromtorc
云雾吹眉弯·2022-11-19 09:15

深度学习 pytorch手写数字识别 MNIST数据集 解析+详细注释

1模型构建2训练train.py3测试eval.py4工程文件、数据集、源码下载文件结构①存放训练之后导出的模型；②存放数据集；1模型构建神经网络由对数据进行操作的层/模块(layers/modules)组成。torch.nn提供构建网络的所有blocks,在PyTorch中的每个modules都继承了nn.Module,可以构建各种复杂的网络结构。通过nn.Module定义神经网络，使用init
R-G-B·2022-11-19 09:43

使用PYTORCH复现ALEXNET实现MNIST手写数字识别

网络介绍：Alexnet网络是CV领域最经典的网络结构之一了，在2012年横空出世，并在当年夺下了不少比赛的冠军，下面是Alexnet的网络结构：网络结构较为简单，共有五个卷积层和三个全连接层，原文作者在训练时使用了多卡一起训练，具体细节可以阅读原文得到。Alexnet文章链接：http://www.cs.toronto.edu/~fritz/absps/imagenet.pdf作者在网络中使用了
spectrelwf·2022-11-19 09:12

Mnist数据集介绍

Mnist数据集已经是一个被"嚼烂"了的数据集了，很多关于神经网络的教程都会对它下手。因此在开始深度学习之前，先对这个数据集介绍一下。
不服输的小白·2022-11-19 09:41

基于Pytorch的MNIST手写数字识别实现（含代码+讲解）

如果有错误/讲解不清的地方请多多指出本文代码链接:GitHub-Michael-OvO/mnist:mnist_trained_modelwithtorch明确任务目标：使用pytorch作为框架使用mnist
M_ovo·2022-11-19 09:34

pytorch MNIST 手写数字识别 + 使用自己的测试集 + 数据增强后再训练

文章目录1.MNIST手写数字识别2.聚焦数据集扩充后的模型训练3.pytorch手写数字识别基本实现3.1完整代码及MNIST测试集测试结果3.1.1代码3.1.2MNIST测试集测试结果3.2使用自己的图片进行测试
striveAgain丶·2022-11-19 09:31

1.3.3 手写数字识别之损失函数

文章目录概述分类任务的损失函数Softmax函数交叉熵交叉熵的代码实现概述上一节我们尝试通过更复杂的模型（经典的全连接神经网络和卷积神经网络），提升手写数字识别模型训练的准确性。
一条大蟒蛇6666·2022-11-19 08:55

NNDL 实验六 卷积神经网络（4）ResNet18实现MNIST

文章目录5.4基于残差网络的手写体数字识别实验5.4.1模型构建5.4.1.1残差单元5.4.1.2残差网络的整体结构5.4.2没有残差连接的ResNet185.4.2.1模型训练5.4.2.2模型评价
萐茀37·2022-11-19 08:47

NNDL 实验六 卷积神经网络（3）LeNet实现MNIST

文章目录5.3基于LeNet实现手写体数字识别实验5.3.1数据5.3.1.1数据集介绍5.3.1.2数据集导入5.3.2模型构建5.3.2.1使用自定义算子，构建LeNet-5模型5.3.2.2使用pytorch
萐茀37·2022-11-19 08:17

2022.11.13 学习周报

.摘要3.网络结构3.1网络示意图3.2网络特点4.NetworkinNetwork4.1MLP卷积层4.2全局平均池化GAP5.实验5.1CIFAR-105.2CIFAR-1005.3SVHN5.4MNIST5.5GAP
MoxiMoses·2022-11-19 08:29

MedMNIST：医学领域中的MNIST数据集

本数据集是由上海交通大学（倪冰冰团队）提供，共有十个医学图像分类数据集（分辨率为28*28），由于自己对眼底图片相对来说熟悉一点，所以就先看了一下眼底图片的一些情况。首先是可视化这28*28的DiabeticRetinopathy（DR）图片数据来源是ISBI2020challenge（The2nddiabeticretinopathy–gradingandimagequalityestimati
小兔乖乖❀·2022-11-19 08:55

java解析mnist_拆分MNIST数据张量流

我一直在关注tensorflow教程.我导入了MNIST数据集并运行了2层卷积神经网络的代码.训练需要将近45分钟.我想通过丢弃一些数据来减少训练数据.我怎么做？
罗-Moline·2022-11-19 08:24

MNIST 数据集输出手写数字识别准确率

实现手写体mnist数据集的识别任务，共分为三个模块文件，分别是描述网络结构的前向传播过程文件（mnist_forward.py）、描述网络参数优化方法的反向传播过程文件（mnist_backward.py
南海有鹏·2022-11-19 08:23

脑启发重放，利用人工神经网络进行持续学习

在MNIST数据集上，强调了回放的惊人效率和鲁棒性：仅回放少量或低质量的样本就足够了。然而，我们发现将GR扩展到更复杂的问题并不简单。
Echo_0522·2022-11-19 08:21

MNIST 数据集输出手写数字识别准确率——介绍

MNIST数据集输出手写数字识别准确率——介绍1.mnist数据集2.需要使用到的函数2.1read_data_sets()：加载mnist数据集2.2mnist.train/validation/test.mun_examples
YQ8023family·2022-11-19 08:49

使用Decision Tree对MNIST数据集进行实验

之前已经对MNIST使用过SVM和KNN的方法进行分类，效果看起来还不错。今天使用决策树来实验，看看结果如何。
arthur503·2022-11-19 08:43

连续学习模型评估：Permuted MNIST/Split MNIST/Sequential MNIST

本文介绍：连续学习常用的评估数据集：PermutedMNIST，SplitMNIST；两个变种MNIST数据集在三种连续学习场景下（Task-IL，Domain-IL，Class-IL）的使用文章目录MNISTPermutedMNISTSplitMNISTSequentialMNISTMNISTLink
何以少团栾。·2022-11-19 08:40

【代码解析（1）】Communication-Efficient Learning of Deep Networks from Decentralized Data

3.6importnumpyasnpfromtorchvisionimportdatasets,transforms'''datasets：提供常用的数据集加载，设计上都是继承torch.utils.data.Dataset，主要包括MNIST
缄默的天空之城·2022-11-19 08:00

softmax回归的从零开始实现

importtorchfromIPythonimportdisplayfromd2limporttorchasd2l2、划分训练集的测试集#定义一下小批量个数为256,取256张图片batch_size=256#读取load_data_fashion_mnist
小白学AI·2022-11-19 06:36

多层感知机的从零开始实现

importtorchfromtorchimportnnfromd2limporttorchasd2l#选择批量大小batch_size=256train_iter,test_iter=d2l.load_data_fashion_mnist
小白学AI·2022-11-19 06:36

李沐动手学深度学习第4章-4.2多层感知机的从零开始实现

为了与之前softmax回归获得的结果进行比较，我们将继续使用Fashion-MNIST图像分类数据集。
nousefully·2022-11-19 06:19

【学习day3】多层感知机从零开始 代码实现

importtorchfromtorchimportnnfromd2limporttorchasd2lbatch_size=256train_iter,test_iter=d2l.load_data_fashion_mnist
辛幼安Sonia·2022-11-19 06:44

李沐深度学习-ch4 多层感知机MLP的从零实现和简介实现 PyTorch

#scratchimporttorchfromd2limporttorchasd2lfromtorchimportnn#loaddatasetfashion_mnistbatch_size=128#train_iter
Presence、·2022-11-19 06:42

基于MNIST数据集的手写数字识别项目1

CSV格式的MNIST数据集手写数字识别项目资源文件一、MNIST数据集介绍二、开发步骤1.引入库2.加载数据集3.将训练集分解为训练集和验证集4.加载测试集test.csv5.正则化数据集6.可视化训练集和验证集中不同数字出现的频率
113之落·2022-11-19 06:34

基于MNIST数据集的手写数字识别项目2

GZ格式的MNIST数据集手写数字识别项目资源文件一、MNIST数据集介绍二、开发步骤1.引入库2.加载训练集验证集测试集3.显示训练集验证集测试集4.显示部分数据集中的数字图片5.构建网络模型6.编译模型
113之落·2022-11-19 06:34

MNIST数据集手写数字识别

1数据集介绍MNIST包括6万张28x28的训练样本，1万张测试样本，很多教程都会对它”下手”几乎成为一个“典范”，可以说它就是计算机视觉里面的HelloWorld。
Sonhhxg_柒·2022-11-19 06:32

MNIST数据集下载

通过PyTorch下载importtorchvisionastvtraining_sets=tv.datasets.MNIST(root="",download=True)testing_sets=tv.datasets.MNIST
Satttt·2022-11-19 06:01

【PyTorch】基于CNN的手写数字识别（在MNIST数据集上训练）

最终成果http://pytorch-cnn-mnist.herokuapp.com/GITHUBhttps://github.com/XavierJiezou/pytorch-cnn-mnist本文以最经典的
Xavier Jiezou·2022-11-19 06:59

使用MNIST数据集训练手写数字识别模型

使用MNIST数据集训练手写数字识别模型写在前面：这是笔者在学习数字识别模型时参考前辈博客【神经网络与深度学习】使用MNIST数据集训练手写数字识别模型——[附完整训练代码]过程中所遇到的问题与解答。
明天见&·2022-11-19 06:58

手写数字识别_MNIST数据集

前言MNIST数据集由250个不同的人手写而成，总共有7000张手写数据集。其中训练集有6000张，测试集有1000张。每张图片大小为28x28，或者说是由28x28个像素组成。
kui9702·2022-11-19 06:20

利用MNIST数据集训练神经网络模型，并可以精准识别手写数字

'''1---神经网络有单层感知器和多层感知器，多层感知器又叫MLP算法，多层神经网络算法又叫深度学习算法''''''2---在生成隐藏层之后要对结果进行非线性矫正（relu）和（tanh）双曲正切处理,都对样本特征进行简化，使神经网络可以学习复杂的非线性数据集''''''3---MLP算法中的参数：activation就是对数据进行非线性处理，有四种方法：identity(对样本不做处理),lo
漂泊的小森·2022-11-19 06:14

在MNIST数据集上训练一个手写数字识别模型

使用Pytorch在MNIST数据集上训练一个手写数字识别模型,代码和参数文件可下载1.1数据下载importtorchvisionastvtraining_sets=tv.datasets.MNIST
Satttt·2022-11-19 06:11

深度学习之卷积神经网络经典网络LeNet-5简介

Gradient-basedLearningAppliedtoDocumentRecognition(论文下载地址：http://yann.lecun.com/exdb/publis/pdf/lecun-01a.pdf)，是一种用于手写数字识别的卷积神经网络
bigcindy·2022-11-19 04:48

LeNet-ResNet-AlexNet网络详解

LeNet-ResNet-AlexNetLeNetpytorch实现ResNetpytorch实现AlexNetpytorch实现LeNet学习lenet-5的过程中，发现了一个可视化的网站手写数字识别可视化网站不计输入层
Sais_Z·2022-11-19 03:00

送药小车集训总结

我们采取的方案是双步进电机+万向轮作为车体，七路灰度模块循迹，并使用K210运行Tinyyolov2神经网络进行数字识别，我主要负责搭赛道和K210的程序编写。
Aice_zai·2022-11-19 03:53

tf.keras.datasets详解

一共有7个，分别是：boston_housing:Boston房价回归数据集cifar10:CIFAR10小图分类数据集cifar100:CIFAR100小图分类数据集fasion_mnist:Fashion-MNIST
象象家的小蜜桃·2022-11-19 03:17
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