MNIST数字识别第9页

深度学习代码怎么读-小白阶段性思路（以手写数字识别应用为例）

完善更新深度学习代码初尝试：小白的学习之路第一步：学习编程语言第二步：学习基础知识第三步：学习深度学习框架第四步：阅读示例代码第五步：调试和实验第六步：查阅文档和资源第七步：参与社区和讨论一个简单的深度学习代码案例（手写数字识别

是Yu欸·2023-10-31 16:56

可视化 | 数据可视化降维算法梳理

文章目录数据描述irisMNISTPCA算法流程图像描述Kernel-PCA算法流程图像描述MDS算法流程图像描述ISOMAP算法流程图像描述LLE算法流程图像描述LPP算法流程图像描述tSNE算法流程图像描述

啦啦右一·2023-10-31 15:54

paddle实现手写数字识别（1）

数据处理#设置数据读取器，API自动读取MNIST数据训练集train_dataset=paddle.vision.datasets.MNIST(mode='train')读取minst的train训练集数据

Bonyin·2023-10-30 18:51

paddle CNN+Mnist识别模型搭建，保存，加载，推理完整过程

特征提取MNIST的数据加载前面已经提到，每一份MINIST数据都由图片以及标签组成。我们将图片命名为“x”，将标记数字的标签命名为“y”。

Vertira·2023-10-30 18:46

【第3次实验】卷积神经网络

卷积神经网络文章目录卷积神经网络1.MNIST数据集分类2.CIFAR10数据分类3.使用VGG16对CIFAR10分类1.MNIST数据集分类构建简单的CNN对mnist数据集进行分类。

明月栖山河。·2023-10-30 17:20

深度学习3番外篇---mnist数据集格式及转换

mnist是在图像机器学习占据“HelloWorld”地位的库。

_寒潭雁影·2023-10-30 15:44

使用pytorch解析mnist数据集

当解析MNIST数据集时，以下是代码的详细介绍：1.

轩Scott·2023-10-30 09:23

集装箱OCR：EAST和tesseract

下图是监控摄像头拍摄到的画面，我们需要完成的就是把及上面的那些字母和数字识别出来。

GreatJu·2023-10-29 22:31

Pytorch实现手写数字识别

1、流程分析准备数据，需要准备DataLoader构建模型，可以使用torch构造一个深层的神经网络模型的训练模型的保存模型的评估2、准备数据集和测试集使用torch中自带的MNIST数据集，调用MNIST

Vinsmoke -Hou·2023-10-29 15:29

【补档】基于PyTorch的手写数字识别

“过去都是假的，回忆是一条没有归途的路，以往的一切春天都无法复原，即使最狂热最坚贞的爱情，归根结底也不过是一种瞬息即逝的现实，唯有孤独永恒。”作者主页：追光者♂个人简介：[1]计算机专业硕士研究生[2]2023年城市之星领跑者TOP1(哈尔滨)[3]2022年度博客之星人工智能领域TOP4[4]阿里云社区特邀专家博主

追光者♂·2023-10-29 15:25

基于深度学习的手势识别算法实现

卷积神经网络算法三、数字图像识别的实现与分析4.1实验环境介绍4.2基于Python对数字图像识别的实现4.2.1线性感知器算法实现4.2.2CNN算法实现4.2.3RNN算法实现结论六、目录概要近年来，手写体数字识别是计算机视觉和模

01图灵科技·2023-10-29 10:17

基于PCA的字体分类代码

1数据集介绍数据集来源于：https://www.kaggle.com/datasets/nikbearbrown/tmnist-alphabet-94-characters?

王小葱鸭·2023-10-29 09:17

LibTorch实战二：MNIST的libtorch代码

目录一、前言二、另一种下载数据集方式三、MNIST的Pytorch源码四、MNIST的Libtorch源码一、前言前面介绍过了MNIST的python的训练代码、和基于torchscript的模型序列化

韩师兄_·2023-10-29 09:37

问题：No module named official.mnist

解决方法将models的目录加入到python环境变量PYTHONPTAH中修改~/.bashrc文件#在最后添加exportPYTHONPATH="$PYTHONPATH:/home/xxx/anaconda2/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/models"修改完后，使修改生效，命令行执行此处因为.profile包含了.bashrc，所以加载.pro

拉赫曼·2023-10-28 18:10

python降维可视化自编码_如何使用自动编码器可视化降维？（Python | TensorFlow）...

我正在尝试调整AymericDamien'scode来可视化由TensorFlow中实现的自动编码器执行的降维.我看到的所有示例都在mnistdigits数据集上工作，但我想使用此方法将2维中的虹膜数据集可视化为玩具示例

weixin_39580715·2023-10-28 09:32

TNSE和PCA

模型见另一篇文章MNISTsoftmax导包matplot设置是为了显示负坐标轴importtorchimporttorch.nnasnnimporttorchvisionimporttorchvision.transformsastransformsfromtorchvision.datasetsimportMNISTimportnumpyasnpfromsklearn.decompositio

Dominiczz·2023-10-27 19:38

机器学习之KNN交叉验证实例

实例之数字识别importmatplotlib.pyplotaspltimportscipy.ndimageasndimageimportpandasaspdimportnumpyasnpfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.model_selectionimportcross_val_scorefromsklea

qq_38404903·2023-10-27 17:37

InfoGAN: Interpretable Representation Learning by Information Maximizing Generative Adversarial Nets

特别地说，InfoGAN成功了从MNIST数据集的数字形状中分离出了书写风格，

马小李23·2023-10-27 13:27

LibTorch实战一：MNIST的python代码

目录一、下载MNIST-demo的cpp、python版本代码二、五分钟读懂pytorch代码三、下载MNIST数据集、训练模型四、模型序列化、可视化分析本文借用mnist这个相对简易深度学习任务来开始讲解

韩师兄_·2023-10-27 09:34

BadNets：基于数据投毒的模型后门攻击代码（Pytorch）以MNIST为例

加载数据集#载入MNIST训练集和测试集transform=transforms.Compose([transforms.ToTensor(),])train_loader=datasets.MNIST

今我来思雨霏霏_JYF·2023-10-27 04:02

KNN 算法-实战篇-如何识别手写数字

MNIST是完整的手写数字数据集，其中包含了60000个训练样本和10000个测试样本。sklearn中也有一个自带的手写数字数据集：共包含1797个数据样本，每个样本描绘了一个88*像素的[0,9

码农充电站pro·2023-10-27 00:04

convolutional_network_raw

from__future__importdivision,print_function,absolute_importimporttensorflowastf#ImportMNISTdatafromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_datamnist

醉乡梦浮生·2023-10-26 20:50

基于PyTorch的MNIST手写体分类实战

第2章对MNIST数据做了介绍，描述了其构成方式及其数据的特征和标签的含义等。了解这些有助于编写合适的程序来对MNIST数据集进行分析和识别。本节将使用同样的数据集完成对其进行分类的任务。

新知图书·2023-10-26 10:38

案例1——手写数字识别

一.MNIST数据集如图3-24，MNIST手写数字图像集是由0到9的数字图像构成。训练图像有6万张（用于学习），测试图像有1万张（用于推理）。

HavingAFish·2023-10-26 05:54

deeplearning4j训练推理案例2023——手写数字识别

文章目录1.minist数据集2.依赖包3.手写数字训练与推理4.扩展阅读deeplearning4j自带学习案例项目deeplearning4j-examples1.minist数据集下载链接6W训练集，1W测试集2.依赖包主要是deeplearning4j、javacv的一些包，案例打出的jar包1.3G,pom来自githubdeeplearning子项目deeplearning4j-exa

jwolf2·2023-10-26 05:41

49.python3 中ssl.SSLError: [SSL: CERTIFICATE_VERIFY_FAILED] certificate verify failed

场景在下载MNIST手写数字数据库时，遇到了此错误SSL:CERTIFICATE_VERIFY_FAILED]certificateverifyfailed。大意是SSL证书验证失败。

TensorFlow开发者·2023-10-26 03:53

Tensorflow代码学习-5-4tensorboard可视化

tensorboard可视化课程：炼数成金GITHUBCSDN知乎欢迎点亮starimporttensorflowastffromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_datafromtensorflow.contrib.tensorboard.pluginsimportprojector

辣克糖LuckSugar·2023-10-26 03:55

Tensorflow-tensorboard可视化

注意：变量W、b等使用前一定要初始化mnist_10k_sprite.png图片下载：该图片包含3000个28*28的数字，用于数字图像识别importtensorflowastf#tf.GraphKeys.VARIABLES

追枫萨·2023-10-26 03:21

【Pytorch基础学习】（1）加载pytorch自带数据集与自定义本地数据集

1、加载pytorch自带的预数据集（以FashionMNIST为例）importtorchfromtorch.utils.dataimportDatasetfromtorchvisionimportdatasetsfromtorchvision.transformsimportToTensortraining_data

卖报的大地主·2023-10-25 19:39

《机器学习实战》学习记录-ch3

第3章分类PS:个人记录，抄书系列，建议看原书原书资料：https://github.com/ageron/handson-ml2目录第3章分类3.1MNIST数据集3.2训练二元分类器3.2.1随机梯度下降

Cyan青·2023-10-24 20:09

DCGAN-Tensorflow训练自己的数据集（新手）

carpedm20/DCGAN-tensorflow具体实践过程1.在DCGAN-tensorflow-master中建立一个data文件夹，并在data文件夹里面建立celeA（自己的数据集名称）和mnist

梦鱼鱼·2023-10-24 16:12

基于DCGAN生成手写数字--pytorch

DCGAN对GAN的改善在于使用深度卷积网络代替全连接网络全部代码：importtorchfromtorchimportnnfromtorchvision.datasetsimportMNISTfromtorch.utils.dataimportDataLoader

追梦少年ML·2023-10-24 16:41

/MNIST_Dataset_Loader/dataset/train-images-idx3-uby

/MNIST_Dataset_Loader/dataset/train-images-idx3-ubyte’解决办法：将路径中train-images-idx3-ubyte改为train-images.idx3

ShiningDays·2023-10-24 09:55

/data\\mnist\\train-images-idx3-ubyte‘

/data\mnist\train-images-idx3-ubyte’下滑查看解决方法文章目录报错问题解决思路解决方法报错问题PermissionError:[Errno13]Permissiondenied

桃花键神·2023-10-24 09:54

造车先做三蹦子220101--机器学习字符(字母、和数字识别)的“小白鼠”与“果蝇”

“0”数字字符零的图片(16*16点阵)：#Letter23Digital23R231006d.pyimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptim#optimizer=optim.SGD(model.parameters(),lr=0.01)fromPILimportImagefromPILimportImageDrawfromPILim

aw344·2023-10-24 07:22

(一)深度学习系列之LeNet-5网络介绍以及pytorch代码实现手写数字识别

论文链接：Gradient-basedlearningappliedtodocumentrecognition一.网络结构介绍LetNet-5是在1998年提出的一个比较简单的神经网络，但是其包含深度学习的基本模块：卷积层、池化层以及全连接层，其结构如图1所示。图1：LeNet-5网络结构图1.网络各层参数解析：1.1INPUT层：首先是数据输入层，输入图像尺寸统一是归一化后的32x32。1.2C

老邱生·2023-10-24 02:00

Pytorch深度学习快速入门—LeNet简单介绍（附代码）

一、网络模型结构LeNet是具有代表性的CNN，在1998年被提出，是进行手写数字识别的网络，是其他深度学习网络模型的基础。如下图所示，它具有连狙的卷积层和池化层，最后经全连接层输出结果。

摘星星的屋顶·2023-10-24 02:29

MNIST手写数字识别实战演练

一、准备工作1.安装tqdmTqdm是一个快速，可扩展的Python进度条，可以在Python长循环中添加一个进度提示信息，用户只需要封装任意的迭代器tqdm(iterator)。可以在命令行使用pip命令安装，也可以在pycharm中安装，按图中步骤，点一下cuda库，然后在搜索框搜索tqdm直接点击install即可。安装好之后测试一下：importtimefromtqdmimporttqdm

Zkaisen·2023-10-23 16:43

CNN-卷积操作pytorch实现

一、导入需要的模块importtorchfromtorchimportnnfromtorch.nnimportfunctionalasFimportnumpyasnp二、选择MNIST数据集,图像大小为

学AI的同学·2023-10-23 15:32

经典卷积神经网络 - LeNet

该模型用于手写的数字识别。LeNet模型包含了多个卷积层和池化层，以及最后的全连接层用于分类。其中，每个卷积层都包含了一个卷积操作和一个非线性激活函数，用于提取输入图像的特征。

code_weic·2023-10-23 14:10

TensorFlow1.x 笔记

运行模型-会话4、tensorflow编程步骤5、TensorFlow编程基础6、Tensorflow可视化7、实例拟合一元二次函数四、深层神经网络1、深度学习与深层神经网络2、损失函数3、优化算法4、实例MNIST5

spiderA·2023-10-23 13:58

tensorflow1.X学习（一）MNIST机器学习入门：问题多多与激情满满

第一章开篇第一句“MNIST手写字符识别”是机器学习里的“HelloWorld”，学完了这一章后，表示确实跟只学会打印“HelloWorld”一样，保持在只会抄一下，而且那句机器学习入门，让我又看了一眼书的标题是深度学习

Zach_菠萝侠·2023-10-23 13:28

LeNet（pytorch实现

LeNet本文编写了一个简单易懂的LeNet网络，并在F-MNIST数据集上进行测试，允许使用GPU计算在这里插入代码片importtorchfromtorchimportnn,optimimportd2lzh_pytorchasd2ldevice

平平平安喔·2023-10-23 02:21

Pytorch核心基础

Pytorch核心基础文章目录Pytorch核心基础一、自定义数据集类（★★★）1、使用`torchvision`内置数据集类1）CIFAR102）MNIST2、继承torch.utils.data.Dataset

王小希ww·2023-10-22 22:33

使用mediapipe训练手指数字识别

mediapipe手指数字识别本文是从0开始创建一个识别手势的机器学习模型，为了识别手势，采用mediapipe模型，这个模型会返回手指的位置，之后再通过训练一个模型将这些位置分类得到手势一、导入依赖importcv2importnumpyasnpimportpandasaspdfrommatplotlibimportpyplotaspltimportseabornassnsimportmedia

DSJ_ kohler·2023-10-22 13:54

从头开始使用 KNN 进行 KNN 和 MNIST 手写数字识别的初学者指南

一、说明MNIST（“修改后的国家标准与技术研究所”）是事实上的计算机视觉“helloworld”数据集。自1999年发布以来，这个经典的手写图像数据集一直作为分类算法基准测试的基础。

无水先生·2023-10-22 11:52

softmax-pytorch

softmax和分类模型内容包含：softmax回归的基本概念如何获取Fashion-MNIST数据集和读取数据softmax回归模型的从零开始实现，实现一个对Fashion-MNIST训练集中的图像数据进行分类的模型使用

fortune835·2023-10-21 21:30

卷积神经网络（CNN）入门：使用Python实现手写数字识别

我们将从卷积神经网络的基本原理开始，介绍卷积层、池化层和全连接层等概念，然后使用Python和Keras库实现一个手写数字识别的例子。

Hello NiKo·2023-10-21 20:38

【手写数字识别】CNN卷积神经网络入门案例

安装Anaconda下载地址：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/安装完成后，在CMD窗口输入conda--help查看是否安装成功使用conda创建环境condacreate--nametfpython3.7condaactivatetf在tf环境中安装TensorFlowpipinstalltensorflow在pycha

Drone_xjw·2023-10-21 20:05

基于Pytorch的CNN手写数字识别

一.下载数据集并加载在这里使用MINST开源数字识别数据集。

nice-wyh·2023-10-21 17:29

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