MNIST机器学习入门第16页

卷积神经网络实现彩色图像分类 - P2

同学的学习圈子目录环境步骤环境设置包引用硬件设备数据准备数据集下载与加载数据集预览数据集准备模型设计模型训练超参数设置helper函数正式训练结果呈现总结与心得体会上周使用Pytorch构建卷积神经网络，实现了MNIST

好名让狗申请了·2023-08-09 21:20

[Python从零到壹] 六十七.图像识别及经典案例篇之基于卷积神经网络的MNIST图像分类

七月太忙，还是写一篇吧！欢迎大家来到“Python从零到壹”，在这里我将分享约200篇Python系列文章，带大家一起去学习和玩耍，看看Python这个有趣的世界。所有文章都将结合案例、代码和作者的经验讲解，真心想把自己近十年的编程经验分享给大家，希望对您有所帮助，文章中不足之处也请海涵。Python系列整体框架包括基础语法10篇、网络爬虫30篇、可视化分析10篇、机器学习20篇、大数据分析20篇

Eastmount·2023-08-09 21:48

用Pytorch定义并训练一个简单的卷积神经网络

首先，请学习卷积神经网络的基础知识和基础组件其次，本文针对MNIST数据集定义的卷积神经网络如下：#Optional：DefineCNNclassCNN(nn.Module):def__init__(self

LabVIEW_Python·2023-08-09 21:32

(九)人工智能应用--深度学习原理与实战--前馈神经网络实现MNST手写数字识别

目标:识别手写体的数字，如图所示:学习内容:1、掌握MNIST数据集的加载和查看方法2、熟练掌握Keras建立前馈神经网络的步骤【重点】3、掌握模型的编译及拟合方法的使用，理解参数含义【重点】4、掌握模型的评估方法

张小凡vip·2023-08-09 18:20

【Pytorch+torchvision】MNIST手写数字识别

深度学习入门项目，含代码详细解析在本文中，我们将在PyTorch中构建一个简单的卷积神经网络，并使用MNIST数据集训练它识别手写数字。

S0ybean·2023-08-09 09:46

【花书笔记|PyTorch版】手动学深度学习5：线性神经模型：代码部分（下）

3.5图像分类数据集这章主要是讲对数据的一些处理和准备数据集：使用类似但更复杂的Fashion-MNIST数据集%matplotlibinlineimporttorch#torchvision：pytorch

羊老羊·2023-08-09 09:13

【AI】《动手学-深度学习-PyTorch版》笔记（十三）：softmax回归的简洁实现

AI学习目录汇总1、加载数据集Fashion-MNIST数据集中包含10个类别，分别为t-shirt（T恤）、trouser（裤子）、pullover（套衫）、dress（连衣裙）、coat（外套）、sandal

郭老二·2023-08-09 09:43

【AI】《动手学-深度学习-PyTorch版》笔记（十二）：从零开始实现softmax回归

2、权重和偏置的规模本例中，将使用Fashion-MNIST数据集，它是一个服装分类数据集，可以将服装分为10个类别。

郭老二·2023-08-09 09:10

7.2 手撕VGG11模型 & 使用Fashion_mnist数据训练VGG

VGG首先引入块的思想将模型通用模板化VGG模型的特点与AlexNet，LeNet一样，VGG网络可以分为两部分，第一部分主要由卷积层和汇聚层组成，第二部分由全连接层组成。VGG有5个卷积块，前两个块包含一个卷积层，后三个块包含两个卷积层。2*1+3*2=8个卷积层和后面3个全连接层，所以它被称为VGG11AlexNet模型架构与VGG模型架构对比importtorchfromtorchimpor

computer_vision_chen·2023-08-09 09:23

365天深度学习训练营-第P1周：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参考原作者：K同学啊|接辅导、项目定制●难度：新手入门⭐●语言：Python、tensorflow要求：1、清楚tensorflow的训练基本流程2、实现mnist

weixin_43175664·2023-08-09 08:38

89 | Python人工智能篇 —— 深度学习算法 Keras 实现 MNIST分类

文章目录Keras构建实际mnist图像分类案例.1.介绍2.环境搭建3.数据准备4.构建神经网络模型4.1定义模型架构4.2编译模型5.模型训练5.1定义回调函数5.2开始训练6.模型评估6.1绘制训

刘润森！·2023-08-09 08:07

开源数据集分类汇总（医学，卫星，分割，分类，人脸，农业，姿势等）

1.医学图像疟疾细胞图像数据集下载链接：http://suo.nz/2VQTUt皮肤癌MNIST：HAM10000下载链接：http://suo.nz/33n6Xy该数据集收集了来自不同人群的皮肤镜图像

MrRoose·2023-08-09 07:52

机器学习资源汇总----来自于tensorflow中文社区

新手入门完整教程进阶指南API中文手册精华文章TF社区INTRODUCTION1.新手入门1.1.介绍1.2.下载及安装1.3.基本用法2.完整教程2.1.总览2.2.MNIST数据下载2.3.MNIST

weixin_34032827·2023-08-09 06:10

【深度学习Week2】卷积神经网络

卷积神经网络ConvolutionalNeuralNetworks，CNN【第一部分：代码练习】1.MNIST数据集分类2.CIFAR10数据集分类3.使用VGG16对CIFAR10分类【第二部分：问题总结

跪求指点·2023-08-09 03:20

rv1126移植并部署自写手写数字识别模型

首先搭建好rknntoolkit以及rknpu环境-->MNIST->https://github.com/warren-wzw/MNIST-pytorch.git大致流程生成rknn文件-------

warren@伟_·2023-08-09 01:15

Linux调试笔记

/rknn_MNIST打断点b110/main(行号/函数名)单步调试s（step）单步跳过n（next）继续c（cont

warren@伟_·2023-08-09 01:14

Tensorflow03：搭建Auto-encoder和decoder

【网络设计】采用全连接网络：3层编码，784->256->1283层解码，128->256->784输入：mnist手写图片输出：由网络还原出来的图片目标：还原度越高越好因此我们可以总结出，最简单的Auto-encoder

一脑两输出·2023-08-07 18:46

机器学习的分类模型评价方法

ConfusionMatrix受试者工作特征曲线：receiveroperatingcharacteristic(ROC)curve分类模型评价方法评估分类器（分类模型）相对于评估回归器通常要复杂，本篇以MNIST

连连斯基·2023-08-07 17:32

【学习日志】2023.Aug.6，支持向量机的实现

我加了注释#coding=utf-8#Author:Dodo#Date:2018-12-03#Email:[email protected]#Blog:www.pkudodo.com'''数据集：Mnist

萝卜丝皮尔·2023-08-07 11:31

tensorflow 1.4 could not create cudnn handle: CUDNN_STATUS_INTERNAL_ERROR 错误的解决办法

tensorflow1.4cuda8.0cudnn6.0执行gpu版本的MNIst时候报错：Etensorflow/stream_executor/cuda/cuda_dnn.cc:371]couldnotcreatecudnnhandle

Oliver_5fb2·2023-08-06 12:44

TensorFlow搭建神经网络

（LeNet-5以及MNIST数据集介绍见PyTorch搭建神经网络）1.定义神经网络TensorFlow提供了三种构建

header-files·2023-08-06 07:05

[源码和文档分享]基于MNIST的手写数字识别

分了两个模型SoftmaxModelCNNMmodel使用框架Keras1mnist数据数据集获取方式一：使用tf.contrib,.learn模块加载mnist数据集（弃用），如下参考文档和完整的文档和源码下载地址

ggdd5151·2023-08-06 07:28

深度学习—Pytorch—手写数字识别：将MINIST数据集中的手写字体图片按照标签分类，分别保存到本地，并记录数量

注意：这里使用的是Pytorch，没有安装将无法使用本方法废话不多说，上代码：importosfromtorchvisionimportdatasets#输入文件地址id1=input("请输入MNIST

12580_d969·2023-08-06 04:22

【深度学习】在 MNIST实现自动编码器实践教程

一、说明自动编码器是一种无监督学习的神经网络模型，主要用于降维或特征提取。常见的自动编码器包括基本的单层自动编码器、深度自动编码器、卷积自动编码器和变分自动编码器等。其中，基本的单层自动编码器由一个编码器和一个解码器组成，编码器将输入数据压缩成低维数据，解码器将低维数据还原成原始数据。深度自动编码器是在单层自动编码器的基础上增加了多个隐藏层，可以实现更复杂的特征提取。卷积自动编码器则是针对图像等数

无水先生·2023-08-06 01:07

卷积神经网络实现MNIST手写数字识别 - P1

本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客参考文章：365天深度学习训练营-第P1周：实现mnist手写数字识别原作者：K同学啊|接辅导、项目定制文章来源：K同学的学习圈子目录环境步骤环境设置引用需要的包设置

好名让狗申请了·2023-08-05 17:03

Pytorch 2021-11-06

torch.utils.data.Dataset.Pytorchoffersdomain-specificlibrariessuchasTorchText,TorchVision,TorchAudiotraining_data=datasets.FashionMNIST

远方的飞鱼·2023-08-05 07:04

机器学习&&深度学习——卷积神经网络（LeNet）

深度学习——池化层订阅专栏：机器学习&&深度学习希望文章对你们有所帮助卷积神经网络（LeNet）引言LeNet模型训练小结引言之前的内容中曾经将softmax回归模型和多层感知机应用于Fashion-MNIST

布布要成为最负责的男人·2023-08-05 06:21

机器学习入门之 matplotlib(一)

importmatplotlib.pyplotaspltimportrandomx=range(60)y_shanghai=[random.uniform(15,18)foriinx]plt.figure(figsize=(20,8),dpi=250)plt.plot(x,y_shanghai)plt.show()importmatplotlib.pyplotaspltimportrandomim

我叫小邋遢·2023-08-05 04:33

机器学习入门之 pandas

pandas有三种数据结构一种是Series一种是Dataframeimportpandasaspdimportnumpyasnpscore=np.random.randint(0,100,[10,5])score[0,0]=100Datascore=pd.DataFrame(score)subject=["语文","数学","英语","物理","化学"]Datascore.columns=sub

我叫小邋遢·2023-08-05 04:32

TensorFlow教程汇总--Keras 机器学习基础① 对服装图像进行分类

官网地址对服装图像进行分类importtensorflowastffromtensorflowimportkerasimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt1.导入fashionMNIST

走走_d481·2023-08-04 16:12

Pytorch学习笔记 | 构建神经网络模型 | 提升效果的优化方法

数据集下载Python深度学习018：MNIST数据集下载|将数值型数据转化成图片代码importpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltimporttorchimporttorch.nnasnnfromtorch.utils.dataimportDataset

惊鸿若梦一书生·2023-08-04 02:41

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

7900本开源电子书，微信搜索【K同学啊】关注这个分享干货的博主。本文GitHubhttps://github.com/kzbkzb/Python-AI已收录，有Python、深度学习的资料以及我的系列文章。我的环境：语言环境：Python3.6.5编译器：jupyternotebook深度学习环境：TensorFlow2数据和代码：【传送门】来自专栏：【深度学习100例】一、前期工作1.设置GP

K同学啊·2023-08-03 18:29

LeNet卷积神经网络-笔记

的计算公式为下面格式基于paddle飞桨框架构建测试代码#输出结果为：#[validation]accuracy/loss:0.9530/0.1516#这里准确率为95.3%#通过运行结果可以看出，LeNet在手写数字识别MNIST

hsg77·2023-08-03 15:58

Fashion_Mnist垃圾

dataset=load_dataset("fashion_mnist")从HuggingFace给的datasets中加载数据集，总是给我抛连接错误异常：一气之下写了这篇博客ConnectionError

mikewzp·2023-08-03 04:51

计算机视觉常用数据集介绍

数据说明及下载地址：http://yann.lecun.com/exdb/mnist/这个数据是由YannLeCun创建的。2CIFAR10/C

leo0308·2023-08-03 03:07

基于飞桨paddle的极简方案构建手写数字识别模型测试代码

的图片因为是极简方案采用的是线性回归模型，所以预测结果数字不一致本次预测的数字是[[3]]测试结果：PSE:\project\python>&D:/Python39/python.exee:/project/python/MNIST.py10.0.02.4.2

hsg77·2023-08-02 19:35

深度学习：使用全连接神经网络FCN实现MNIST手写数字识别

1引言本项目构建了一个全连接神经网络(FCN)，实现对MINST数据集手写数字的识别，通过本项目代码，从原理上理解手写数字识别的全过程，包括反向传播，梯度下降等。2全连接神经网络介绍2.1什么是全连接神经网络全连接网络(Fully-ConnectedNetwork，简称FCN)，即在多层神经网络中，第N层的每个神经元都分别与第N-1层的神经元相互连接。如下图便是一个简单的全连接网络：2.2损失函数

智慧医疗探索者·2023-08-02 17:55

【torch保存神经网络模型并加载和测试】

【torch保存神经网络模型并加载和测试】1、方式一保存：torch.save(model,'mlp_mnist.pth')#model模型名，mlp_mnist.pth模型文件名用这种方式保存模型，加载时需要加载模型结构

知识推荐号·2023-08-02 17:48

python将ubyte格式的MNIST数据集转成jpg图片格式并保存

我们去官网下载的MNIST数据集一般是ubyte格式的，这样的格式对于计算机来说可以正常读取使用，但是对我们人来说并不友好，有时候我们希望得到一张一张的图片，便于我们观察和测试等。

安岳第二帅·2023-08-02 02:59

用GPU分别采用pytorch和tensorflow跑MNIST（LeNet-5模型）【可初步了解tnesorflow与pytorch转换】

pytorch版：总共分为几个步骤：1.加载数据集（这里当然可以用你自己的数据集，但要注意调节参数，h,w,channel）2.定义神经网络模型（这里写了两种方法）3.检查模型4.将模型传入gpu5.损失函数和优化器6.训练7.绘制曲线8.评估模型#LeNet-5网络结构importtorch.nnasnnimporttorchimporttorchvisionfromtorchvisionimp

paper_jet·2023-08-01 13:11

RNN入门（一）识别MNIST数据集

RNN介绍在读本文之前，读者应该对全连接神经网络（FullyConnectedNeuralNetwork，FCNN）和卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）有一定的了解。对于FCNN和CNN来说，他们能解决很多实际问题，但是它们都只能单独的取处理一个个的输入，前一个输入和后一个输入是完全没有关系的。而在现实生活中，我们输入的向量往往存在着前后联系，即前一个

山阴少年·2023-08-01 09:11

深度学习中简易FC和CNN搭建

Facebook人工智能研究院（FacebookAIResearch）开发的Torch和cuda版本的对应，手动安装较好全连接FC(Batch*Num)搭建建议网络：fromtorchimportnnclassMnist_NN

钟钟终·2023-07-31 13:55

安装Keras，并导入MNIST数据集（附mnist数据集存储位置）

步骤先在AnacondaPrompt里激活TensorFlow环境：输入命令：activate+环境名称（我配置的TensorFlow环境名称叫tensorflow），变成下面这个样子：(base)C:\Users\Wind>activatetensorflow(tensorflow)C:\Users\Wind>接着输入：pipinstallkeras，等待安装，如图：(tensorflow)C:

Dreamcatcher风·2023-07-31 13:33

Pytorch(二)

自动实现反向传播Module中的可学习参数可以通过named_parameters()返回迭代器fromtorchimportnnimporttorch.nn.functionalasF#构建自己的网络classMnist_NN

几两春秋梦_·2023-07-31 07:38

用C语言构建一个手写数字识别神经网络

(原理和程序基本框架请参见前一篇"用C语言构建了一个简单的神经网路")１．准备训练和测试数据集从http://yann.lecun.com/exdb/mnist/下载手写数字训练数据集,包括图像数据train-images-idx3

Midas-Zhou·2023-07-30 22:06

人工智能TensorFlow MNIST手写数字识别——实战篇

上期文章TensorFlow手写数字-训练篇，我们训练了我们的神经网络，本期使用上次训练的模型，来识别手写数字（本期构建TensorFlow神经网络代码为上期文章分享代码）http://scs.ryerson.ca/~aharley/vis/conv/0、插入第三方库fromPILimportImage#处理图片importtensorflowastfimportnumpyasnp1、图片处理函数

人工智能研究所·2023-07-30 12:57

机器学习入门之特征工程

数据集数据集划分,训练集与测试集合fromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.feature_extractionimportDictVectorizerfromsklearn.feature_extraction.textimportCountVec

aaaak_·2023-07-30 05:59

详解mnist数据集进行手写数字识别-tensorflow入门

mnist数据集进行手写数字识别–tensorflow入门载入并准备好MNIST数据集查看训练集和测试集数据预处理将这些值缩小至0到1之间，然后将其馈送到神经网络模型构建模型设置层编译模型损失函数优化器指标训练验证模型在模型训练期间

高小秋·2023-07-29 20:12

Spatial Transformer Networks（STN）理解

文章目录STN的作用STN的基本结构前向过程Tensorflow部分实现代码实验结果DistortedMNISTGermanTrafficSignRecognitionBenchmark(GTSRB)datasetSTN

梦星魂24·2023-07-29 12:27

python与深度学习(八):CNN和fashion_mnist二

目录1.说明2.fashion_mnist的CNN模型测试2.1导入相关库2.2加载数据和模型2.3设置保存图片的路径2.4加载图片2.5图片预处理2.6对图片进行预测2.7显示图片3.完整代码和显示结果

菜yuan~·2023-07-29 11:16

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