MNIST机器学习入门第2页

【TF2.1.0】Tensor object has no attribute numpy

result.numpy()报错：AttributeError:‘Tensor’objecthasnoattribute‘numpy’工具：jupyter-notebook现象：A.直接再终端执行pythonmnist.py

williamdsy·2024-02-04 00:55

Fashion MNIST数据集介绍及基于Pytorch下载数据集

FashionMNIST数据集介绍及基于Pytorch下载数据集文章目录引言FashionMNIST数据集简介FashionMNIST数据集的类别说明FashionMNIST数据集图片示例基于PyTorch

高斯小哥·2024-02-03 13:56

【课程作业_01】国科大2023模式识别与机器学习实践作业

国科大2023模式识别与机器学习实践作业作业内容从四类方法中选三类方法，从选定的每类方法中，各选一种具体的方法，从给定的数据集中选一个数据集（MNIST，CIFAR-10，电信用户流失数据集）对这三种方法进行测试比较

lzl2040·2024-02-03 13:05

深度学习(12)--Mnist分类任务

一.Mnist分类任务流程详解1.1.引入数据集Mnist数据集是官方的数据集，比较特殊，可以直接通过%matplotlibinline自动下载，博主此处已经完成下载，从本地文件中引入数据集。

GodFishhh·2024-02-03 09:43

机器学习入门-----sklearn

机器学习基础了解概念机器学习是人工智能的一个实现途径深度学习是机器学习的一个方法发展而来定义：从数据中自动分析获得模型，并利用模型对特征数据【数据集：特征值+目标值构成】进行预测算法数据集的目标值是类别的话叫做分类问题；目标值是连续的数值的话叫做回归问题；统称监督学习；另一类是无监督学习，这一类的数据集没有目标值，典型：聚类；做什么可以进行传统预测、图像识别、自然语言处理传统预测店铺销量预测、量化

辣椒酱.·2024-02-03 07:30

模式识别 | PRML概览

阅读起来有一定难度，不适合作为机器学习入门教材。然而这本书提供的贝叶斯视角有助于我们更为立体全面理解一些经典模型。全书分为十四个章节，这里我尽可能简要概述每个章节的主要内容，如果

ZIYUE WU·2024-02-03 07:48

Windows Server 2019 Web服务器搭建

系列文章目录提示：这里可以添加系列文章的所有文章的目录，目录需要自己手动添加例如：第一章Python机器学习入门之pandas的使用提示：写完文章后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录

可惜已不在·2024-02-02 19:49

Window10 上MindSpore(CPU)用LeNet网络训练MNIST

本文是在windows10上安装了CPU版本的Mindspore,并在mindspore的master分支基础上使用LeNet网络训练MNIST数据集，实践已训练成功，此文为记录过程中的出现问题；（据说此时

老妹儿的·2024-02-02 14:30

新书速览|PyTorch 2.0深度学习从零开始学

02本书内容本书共分15章，内容包括PyTorch概述、开发环境搭建、基于PyTorch的MNIST分类实

全栈开发圈·2024-02-02 12:46

webassembly003 MINISIT mnist/convert-h5-to-ggml.py

数据结构#ConvertMNISh5transformermodeltoggmlformat##Loadthe(state_dict)savedmodelusingPyTorch#Iterateoverallvariablesandwritethemtoabinaryfile.##Foreachvariable,writethefollowing:#-Numberofdimensions(int)

FakeOccupational·2024-02-02 06:38

一、容器化技术-docker初识

系列文章目录提示：这里可以添加系列文章的所有文章的目录，目录需要自己手动添加例如：第一章Python机器学习入门之pandas的使用目录前言一、docker是什么？

天灾领主加尔鲁什·2024-02-01 12:25

机器学习入门（10）— 浅显易懂的计算图、链式法则讲解

1.计算图概念计算图将计算过程用图形表示出来。这里说的图形是数据结构图，通过多个节点和边表示（连接节点的直线称为“边”）。2.计算图求解问题1：小明在超市买了2个100日元一个的苹果，消费税是10%，请计算支付金额。计算图通过节点和箭头表示计算过程。节点用○表示，○中是计算的内容。将计算的中间结果写在箭头的上方，表示各个节点的计算结果从左向右传递。用计算图解问题1，求解过程如图5-1所示。虽然图5

wohu007·2024-01-31 23:41

【无标题】

系列文章目录提示：这里可以添加系列文章的所有文章的目录，目录需要自己手动添加例如：第一章Python机器学习入门之pandas的使用提示：写完文章后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录系列文章目录前言一

MarkHD·2024-01-31 18:03

深度学习|Keras识别MNIST手写数字（CNN）

材料和方法今天继续使用MNIST数据。方法：这次使用的方法为卷积神经网络（CNN）。卷积神经网络通过卷积层，池化层来做特征的提取，最后再连上全连接网络。

罗罗攀·2024-01-31 17:40

机器学习入门笔记06：逻辑回归

逻辑回归学习逻辑回归原理实现代码importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearnimportdatasetsfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split#因为逻辑回归是分类问题，因此需要对评价指标进行更改#from.metricsimportaccuracy_scoreclassLog

劳斯Laus·2024-01-31 08:05

【XR806开发板试用】在 xr806 上用 ncnn 跑神经网络 mnist

在xr806上用ncnn跑神经网络mnist0x0介绍xr806和ncnnhttps://xr806.docs.aw-ol.com/XR806是全志科技旗下子公司广州芯之联研发设计的一款支持WiFi和BLE

极术社区·2024-01-31 07:09

【2019-03-16】神经网络简单认识和应用

神经网络如何通过反向传播与梯度下降进行学习（1）初识神经网络加载Keras中的MNIST数据集fromkeras.datasetsimportmnist(train_images,train_labels

BigBigFlower·2024-01-31 04:02

最强机器学习入门博客（吴恩达机器学习课程总结）

机器学习的概述诞生现实生活许多领域的问题不能通过显式编程实现，比如制造自动驾驶汽车、智能工厂、规模农业、计算机视觉等等，一种好的实现方式是通过学习算法让计算机自己学习如何做。现在现在是学习机器学习最好的时机，因为机器学习在未来能产生巨大的价值未来机器学习在软件领域方面取得了巨大的价值，比如智能推荐，网络搜索，图像识别等机器学习在许多其他的领域仍有巨大的价值，比如未来在自动驾驶汽车，工厂，农业，医疗

PengHao666999·2024-01-30 23:32

Tensorflow实现两个隐藏层的softmax分类器（附测试代码）

CreatedonFeb9,2019@author:zhongzhu'''importmathimporttensorflowastffromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_data

FredricZhu·2024-01-30 20:13

AI嵌入式K210项目（25）-手写数字识别

一、实验准备请先将模型文件导入内存卡上，再将内存卡插入到K210开发板的内存卡插槽上，具体操作步骤请参考：AI嵌入式K210项目（21）-AI模型文件导入至TF卡本实验使用/sd/KPU/mnist/uint8

疯狂飙车的蜗牛·2024-01-30 19:55

MNIST手写数据集项目

importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFimporttorchvisionfromtorchvisionimporttransformsfromPILimportImageimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp一、数据处理部分①定义数据转换②加载训练和测试数据，实验数据转换③使

湘溶溶·2024-01-30 08:49

基于Pytorch的DDP训练Mnist数据集

在前几期的博文中我们讲了pytorch的DDP，但是当时的demo是自制的虚拟数据集（Pytorch分布式训练：DDP），这期文章我们使用Mnist数据集做测试，测试并完善代码。

Silver__Wolf·2024-01-30 07:03

Softmax分类器

SoftMax函数交叉熵损失函数例子MINIST多分类器数据集步骤实现1.数据集2.构建模型3.构建损失函数和优化器4.训练和测试完整代码回顾上节课利用糖尿病数据集做了二分类任务MNIST数据集有10个类别我们又该如何进行分类呢

chairon·2024-01-30 05:37

【机器学习笔记】0 基础知识之python基础

注：本文内容仅为个人学习笔记，教程为黄海广老师主讲的机器学习入门系列，课程链接（中国大学慕课，有习题和证书）课程资源（pdf版本课件和代码）公布在Github链接课程视频也可以在b站观看（观看方便，但无课后习题和证书

RIKI_1·2024-01-28 23:41

torchvision.datasets

文章目录torchvision介绍torchvision.datasets使用手写数字MNIST识别torchvision.dasets.mnist数据集创建Dataloader创建模型搭建训练测试结果可视化

syugyou·2024-01-28 23:00

深度学习之多分类问题

但是在数据集中也包含其他的数据集，比如说MNIST数据集，是手写数字识别问题，这个时候我们的分类种类就很多了。不能只计算出一个概率就将结果输出。MNIST

丘小羽·2024-01-28 15:04

如何系统学习机器学习？

人邮异步社区·2024-01-28 14:23

【机器学习笔记】0 背景知识之数学基础

注：本文内容仅为个人学习笔记，教程为黄海广老师主讲的机器学习入门系列，课程链接（中国大学慕课，有习题和证书）：https://www.icourse163.org/course/WZU-1464096179

RIKI_1·2024-01-28 10:24

【深度学习：t-SNE 】T 分布随机邻域嵌入

主成分分析（PCA）t-分布式随机邻域嵌入（t-SNE）在MNIST数据集上实现PCA和t-SNE结论了解t-SNE的基本原理、与PCA的区别以及如何在MNIST数据集上应用t-SNE在本文中，您将了解到

jcfszxc·2024-01-28 07:03

第2章-神经网络的数学基础——python深度学习

我们将使用MNIST数据集，它是机器学习领域的一个经典数据集，其历史几乎和这个领域一样长，而且已被人们深入研究。MNIST数据集包含60000张训练图像和10000张测试图像，由美

weixin_42963026·2024-01-28 05:43

《Python 简易速速上手小册》第9章：数据科学和机器学习入门（基于最新版 Python3.12 编写）

注意：本《Python简易速速上手小册》核心目的在于让零基础新手「快速构建Python知识体系」文章目录注意：本《Python简易速速上手小册》核心目的在于让零基础新手「快速构建Python知识体系」9.1Python在数据科学中的应用9.1.1数据处理与清洗9.1.2数据分析9.1.3数据可视化9.2NumPy和Pandas基础9.2.1NumPy基础9.2.2Pandas基础9.3简介机器学习

江帅帅·2024-01-28 02:15

深度学习入门笔记（7）—— Multinomial Logistic Regression / Softmax Regression

首先介绍一个非常著名的多分类数据集MNIST，也就是0到9的手写数字数据集。

cnhwl·2024-01-27 14:20

深度学习分类问题之Logistic Regression

最常见的就是MNIST数据集里面的手写数字问题。在这个问题里面：我们给出了六万多张训练集对我们的模型进行训练，然后给出一张手写数字，模型可以帮我们判断出这个手写数字是几，这叫做分类问题。

丘小羽·2024-01-27 14:48

python机器学习实战|机器学习入门笔记3-Pandas基础知识

文章目录1.Pandas介绍2.案例知识点2.1创建DataFrame2.2创建日期3.DataFrame介绍3.1DataFrame属性3.2DataFrame设置索引3.3基本数据操作3.4DataFrame运算1.Pandas介绍开源的数据挖掘库，用于数据探索，封装了matplotlib，numpy2.案例知识点2.1创建DataFramepd.DataFrame(ndarray,index

小赵同学871·2024-01-27 11:40

TensorFlow2实战-系列教程2：神经网络分类任务

TensorFlow2实战-系列教程总目录有任何问题欢迎在下面留言本篇文章的代码运行界面均在JupyterNotebook中进行本篇文章配套的代码资源已经上传1、Mnist数据集下载mnist数据集：%

机器学习杨卓越·2024-01-27 11:25

tf2自定义损失函数测试

main.pyimporttensorflowastffromcustom_lossimportfocal_lossmnist=tf.keras.datasets.mnist(x_train,y_train

吴天德少侠·2024-01-27 08:18

tensorflow2的checkpoint恢复训练

假如我定义了一个网络进行训练：importtensorflowastfimportnumpyasnpclassMNISTLoader():def__init__(self):mnist=tf.keras.datasets.mnist

吴天德少侠·2024-01-27 08:17

TensorRT英伟达官方示例解析（一）

系列文章目录TensorRT英伟达官方示例解析（一）TensorRT英伟达官方示例解析（二）TensorRT英伟达官方示例解析（三）文章目录系列文章目录前言一、参考资料二、配置系统环境三、00-MNISTData

小豆包的小朋友0217·2024-01-27 00:25

深入浅出 diffusion(4)：pytorch 实现简单 diffusion

importtorch,time,osimportnumpyasnpimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromtorchvision.datasetsimportMNISTfromtorchvisionimporttransformsfromtorch.utils.dataimportDataLoaderfromto

木水_·2024-01-26 21:00

2024-人工智能-mnist.load_data直接这么写报错的问题

2024-人工智能-mnist.load_data直接这么写报错的问题1.先看看我的代码如何报错的：fromkeras.datasetsimportmnist(X_train,y_train),(X_test

itwangyang520·2024-01-26 15:44

机器学习与Tensorflow（3）—— 机器学习及MNIST数据集分类优化

一、二次代价函数1.形式：其中，C为代价函数，X表示样本，Y表示实际值，a表示输出值，n为样本总数2.利用梯度下降法调整权值参数大小，推导过程如下图所示：根据结果可得，权重w和偏置b的梯度跟激活函数的梯度成正比（即激活函数的梯度越大，w和b的大小调整的越快，训练速度也越快）3.激活函数是sigmoid函数时，二次代价函数调整参数过程分析理想调整参数状态：距离目标点远时，梯度大，参数调整较快；距离目

WUWEILINCX123890·2024-01-25 08:19

Python机器学习入门必学必会：机器学习与Python基础

1.机器学习常见的基础概念根据输入数据是否具有“响应变量”信息，机器学习被分为“监督式学习”和“非监督式学习”。“监督式学习”即输入数据中即有X变量，也有y变量，特色在于使用“特征（X变量）”来预测“响应变量（y变量）”。“非监督式学习”即算法在训练模型时期不对结果进行标记，而是直接在数据点之间找有意义的关系，或者说输入数据中仅有X变量而没有y变量，特色在于针对X变量进行降维或者聚类，以挖掘特征变

数据科学作家·2024-01-24 19:05

机器学习入门基础-决策树

九、决策树9.1决策树原理9.1.1决策树概述决策树(DecisionTree)是在已知各种情况发生概率的基础上，通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率，评价项目风险，判断其可行性的决策分析方法，是直观运用概率分析的一种图解法。由于这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干，故称决策树。决策树是一个非常常见并且优秀的机器学习算法，它易于理解、可解释性强，其可作为分类算法，也可用于回归模型。决

风度78·2024-01-24 16:24

【Pytorch】神经网络分类手写数字识别

【Pytorch】神经网络分类手写数字识别Mnist数据集介绍一、下载数据集二、数据集预处理四、模型训练五、模型保存和加载六、测试模型效果Mnist数据集介绍该数据集由50000张训练图片和10000张测试图片组成

Teacher.Hu·2024-01-24 10:17

如何判断样本标注的靠谱程度？置信度学习（CL）简述

一只小狐狸带你解锁NLP/DL/ML秘籍来源：AI科技评论前言使用ImageNet、CIFAR、MNIST或IMDB这些数据集时，你是不是会潜意识中假设，这些数据集中的类标签都是正确的？

夕小瑶·2024-01-23 07:32

神经网络（一）

神经网络1.神经网络基础2.浅层神经网络分析3.卷积神经网络4.卷积神经网络MNIST数字图片识别1.神经网络基础神经网络：想让计算机模拟大脑处理信息的过程。

Daily_Note·2024-01-22 15:42

多层感知机实战

多层感知机的从零开始实现我们将继续使用Fashion-MNIST图像分类数据集importtorchfromtorchimportnnfromd2limporttorchasd2lbatch_size=

良子c·2024-01-21 22:20

AI手写数字识别（二）

应用的主体逻辑都在MNIST.App项目的文件中，该文件包括了界面联动、数据预处理两部分的代码，以及一行推理预测的代码。剩下的都是自动生成的代码。界面联动是为了实现手写输入时的

人工智能MOS·2024-01-21 16:01

softmax回实战

1.数据集MNIST数据集(LeCunetal.,1998)是图像分类中广泛使用的数据集之一，但作为基准数据集过于简单。

良子c·2024-01-21 08:40

Python中的卷积神经网络（CNN）入门

1.准备数据集我们将使用MNIST数据集，这是一个常用的手写数字数据集。Keras

AI小白龙*·2024-01-21 07:48

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