MNIST 第4页

MNIST的均值和方差(0.1307,), (0.3081,)是怎么计算出来的？

0.1307和0.3081是mnist数据集的均值和标准差，因为mnist数据值都是灰度图，所以图像的通道数只有一个，因此均值和标准差各一个。

zycToWf·2023-12-23 03:12

Keras 实例教程（二）- mnist数据集

这次执行的任务和《基于Softmax实现手写数字识别》中所描述的基本一致，也就是设法对MINST数据集中的手写数字图片进行识别。如果你通过阅读之前的文章已经对当前问题有所了解，那么也应该知道这其实是一个分类任务，也就是将每张图片分入0~9这个十个类别中。当然首先还是导入各种所需的package以及数据集：importosos.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL']='2'i

chengjian666·2023-12-22 21:51

19、生成对抗网络：基础+实战(训练一个基本的GAN模型)

这个实验将以PyTorch为框架，目标是构建并训练一个GAN模型来生成类似于MNIST手写数字的图像。1.GAN模型的组成：基本架构：生成器（Generator）：这部分的网络负责生成数据。

是馒头阿·2023-12-22 17:49

【Week P1】 MNIST手写数字识别

文章目录一、环境配置1.1安装环境1.2设置环境，开始本文内容二、准备数据三、搭建网络结构四、开始训练五、查看训练结果六、总结2.1⭐`torchvision.datasets.MNIST`详解(Line4&

m_Molly·2023-12-22 15:01

pytorch-softmax解决分类问题，用fashion-mnist为例子，再走一遍数据获取到模型预测的流程。深度了解分类指标的递进关系

softmax回归线性回归模型适用于输出为连续值的情景。在另一类情景中，模型输出可以是一个像图像类别这样的离散值。对于这样的离散值预测问题，我们可以使用诸如softmax回归在内的分类模型。和线性回归不同，softmax回归的输出单元从一个变成了多个，且引入了softmax运算使输出更适合离散值的预测和训练。本节以softmax回归模型为例，介绍神经网络中的分类模型。分类问题一个简单的图像分类问题

羞儿·2023-12-22 08:18

基于深度学习的MNIST手写数字数据集识别（准确率99%，附代码）

目录1.Mnist数据集介绍1.1基本介绍1.2数据集下载1）官网下载2）代码导入2.代码部分2.1文件夹目录：2.2运行结果2.3代码1.Mnist数据集介绍1.1基本介绍Mnist数据集可以算是学习深度学习最常用到的了

什么都不太会的研究生·2023-12-22 07:38

深度学习|tensorflow识别手写字体

我们依旧以MNIST手写字体数据集，来看看我们如何使用tensorflow来实现MLP。数据数据下载这里我们通过tensorflow的模块，来下载数据集。

罗罗攀·2023-12-21 11:58

【论文笔记】Distilling the Knowledge in a Neural Network

本文在MNIST数据集上取得了令人惊讶

xhyu61·2023-12-21 10:48

在国产GPU寒武纪MLU上快速上手Pytorch使用指南

文章目录前言CambriconPyTorch的Python包torch_mlu导入将模型加载到MLU上model.to('mlu')定义损失函数，然后将其拷贝至MLU将数据从CPU拷贝到MLU设备以mnist.py

小白白程序员·2023-12-21 08:00

PyTorch比NumPy能省多少时间？（附代码）

加载MNIST数据集其中一件看起来比它应该更复杂或更难理解的事情是使用PyTorch加载数据集。首先定义数据的转换，指定它应该是一个张量，并且应该对其进行规范化。

人工智能小豪·2023-12-21 07:05

MNIST手写数字识别——simple model Y = XW + b

文章目录数据处理MINIST手写数字数据集简单介绍一下数据集将数据集转化为csv文件简单的手写数字识别模型加载数据集定义模型和超参数前向传播sigmoid激活函数softmax函数交叉熵损失函数反向传播梯度下降法链式法则L→h⃗L\rightarrow\vechL→hh⃗→a⃗\vech\rightarrow\vecah→aa⃗→e⃗\veca\rightarrow\vecea→ee⃗→W\vec

涵涵不是憨憨~·2023-12-20 18:30

MNIST内置手写数字数据集的实现

torchvision库torchivision库是PyTorch中用来处理图像和视频的一个辅助库，接下来我们就会使用torchvision库加载内置的数据集进行分类模型的演示为了统一数据加载和处理代码，PyTorch提供了两个类用于处理数据加载，他们分别是torch.utils.data.Dataset类和torch.utils.data.DataLoader类，通过这两个类可使数据集加载和预处

才不是小emo的小杨·2023-12-20 01:55

深度学习笔记_6经典预训练网络LeNet-18解决FashionMNIST数据集

1、调用模型库，定义参数，做数据预处理importnumpyasnpimporttorchfromtorchvision.datasetsimportFashionMNISTimporttorchvision.transformsastransformsfromtorch.utils.dataimportDataLoaderimporttorch.nn.functionalasFimporttor

Element_南笙·2023-12-18 20:23

深度学习笔记_7经典网络模型LSTM解决FashionMNIST分类问题

1、调用模型库，定义参数，做数据预处理importnumpyasnpimporttorchfromtorchvision.datasetsimportFashionMNISTimporttorchvision.transformsastransformsfromtorch.utils.dataimportDataLoaderimporttorch.nn.functionalasFimporttor

Element_南笙·2023-12-18 20:51

Encoder-Decoder和Auto-Encoder的简介

目录#一、Encoder-Decoder1.Encoder2.Decoder3.Encoder-Decoder几点说明存在的问题Auto-Encoder简介Auto-Encoder代码实现（以MNIST

碧蓝的天空丶·2023-12-18 08:08

【人工智能】实验五采用卷积神经网络分类MNIST数据集与基础知识

实验五采用卷积神经网络分类MNIST数据集【实验目的】熟悉和掌握卷积神经网络的定义，了解网络中卷积层、池化层等各层的特点，并利用卷积神经网络对MNIST数据集进行分类。

friklogff·2023-12-17 22:29

【手撕算法系列】简单神经网络

importtorchimporttorch.nnasnn#MNist为例，imageshape1,28,28classConvBNReLu(nn.Module):def__init__(self,in_ch

Nastu_Ho-小何同学·2023-12-17 16:09

Pytorch实战（一）——MNIST手写数字识别

MNIST手写数字识别项目因为数据量小、识别任务简单而成为图像识别入门的第一课，MNIST手写数字识别项目有如下特点：识别难度低，即使把图片展开为一维数据，且只使用全连接层也能获得超过98%的识别准确度

dalalaa·2023-12-17 13:36

tensorflow学习笔记：识别图中模糊的手写体数字（2）基于多层神经网络以及TensorBoard可视化网络

tensorflow-gpu1.11.0python3.6.9importtensorflowastfimportos读取MINIST数据集fromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_datamnist

heart_ace·2023-12-17 07:23

TensorFlow神经网络中间层的可视化

可视化网络中间层结果（1）索引取层可视化（2）通过名字取层可视化TensorFlow神经网络中间层的可视化1.训练网络并保存为.h5文件我们使用AlexNet为例，任务是手写数字识别，训练集使用手写数字集（mnist

_MaZy·2023-12-17 07:48

PyTorch: 基于【MobileNet V2】处理MNIST数据集的图像分类任务【准确率99%+】

目录引言1.安装PyTorch2.下载并加载MNIST数据集3.搭建基于MobileNetV2的图像分类模型运行结果（重点看网络开头和结束位置即可）4.设置超参数、损失函数、优化器5.训练模型6.测试模型运行结果完整代码结束语引言在深度学习和计算机视觉的世界里

高斯小哥·2023-12-17 07:48

Python问题记录(一) ------ PermissionError: [Errno 13] Permission denied

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

千喜Ya·2023-12-16 20:52

CNN、LeNet、AlexNet基于MNIST数据集进行训练和测试，并可视化对比结果

完成内容：构建CNN并基于MNIST数据集进行训练和测试构建LeNet并基于MNIST数据集进行训练和测试构建AlexNet并基于MNIST数据集进行训练和测试对比了不同网络在MNIST数据集上训练的效果准备工作

李大壮BigStrong·2023-12-16 17:12

tensorflow.python.framework.errors_impl.InvalidArgumentError: Assign requires shapes of both tensors to match. lhs shape= [64] rhs shape= [32]

问题INFO:tensorflow:Restoringparametersfrom/tmp/mnist_convnet_model\model.ckpt-16192018-04-1016:02:17.996575

不存在的里皮·2023-12-16 11:14

视觉学习笔记11——TensorRT安装配置及使用

安装包然后添加环境变量python调用TensorRTAPI安装UFF安装graphsurgeon安装onnx_graphsurgeon安装pycuda2.测试终端测试版本号测试自带的例子sampleMNIST3

RanceGru·2023-12-15 22:05

深度学习 Day12——P1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原作者：K同学啊|接辅导、项目定制文章目录前言1我的环境2代码实现与执行结果2.1前期准备2.1.1引入库2.1.2设置GPU（如果设备上支持GPU就使用GPU,否则使用CPU）2.1.3导入数据2.1.4查看数据2.1.5.数据可视化2.2构建CNN网络模型2.3训练模型2.3.1训练模型2.3.2编写训练函数2.3.3编写测试函数2.3.4正式训练2

LittleRuby·2023-12-15 20:57

神经网络目前常用的公开数据集

1.MNIST手写数字识别数据集,包含60,000个训练样本和10,000个测试样本,每个样本是28x28的手写数字图片。

缘起性空、·2023-12-15 19:41

【PyTorch】现代卷积神经网络

含并行连结的网络（GoogLeNet）1.5.批量规范化1.6.残差网络（ResNet）1.7.稠密连接网络（DenseNet）2.实例解析2.1.实例描述2.2.代码实现2.2.1.在FashionMNIST

盛世隐者·2023-12-14 23:10

pytorch中数据预处理模块：transforms详解

torchvision.datasets：定义了一系列常用的公开数据集的datasets，比如MNIST，CIFAR-10，ImageNet等。t

智慧医疗探索者·2023-12-14 17:05

中文手写数字数据识别

实验环境python=3.7torch==1.13.1+cu117torchaudio==0.13.1+cu117torchvision==0.14.1数据下载地址：Mnist中文手写数字数据集Python

!chen·2023-12-06 10:12

【深度学习笔记】06 softmax回归

06softmax回归softmax运算损失函数对数似然Fashion-MNIST数据集读取数据集读取小批量整合所有组件softmax回归的从零开始实现初始化模型参数定义softmax操作定义模型定义损失函数分类精度训练预测

LiuXiaoli0720·2023-12-06 00:19

卷积神经网络（CNN）：艺术作品识别

2.混淆矩阵3.各项指标评估一、前言我的环境：语言环境：Python3.6.5编译器：jupyternotebook深度学习环境：TensorFlow2.4.1往期精彩内容：卷积神经网络（CNN）实现mnist

NoteLoopy·2023-12-05 05:46

卷积神经网络（CNN）：乳腺癌识别.ipynb

2.混淆矩阵3.各项指标评估一、前言我的环境：语言环境：Python3.6.5编译器：jupyternotebook深度学习环境：TensorFlow2.4.1往期精彩内容：卷积神经网络（CNN）实现mnist

NoteLoopy·2023-12-05 05:07

MSc代做、代做R编程语言、代写R设计、代写Data Science代写Web开发|代写R语言编程

RealdatacodingexercisesMScinStatisticsforDataScienceatCarlosIIIUniversityofMadridEduardoGarcía-Portugués2020-03-10,v1.0DatasetsMNISTdatasetTheMNISTdatabasecontainsimagesofhandwritten0

iswx224·2023-12-04 11:55

Keras构建简单CNN详细解析及代码(包括报错处理)

Keras构建CNN参考github源码MNIST数据集来自美国国家标准与技术研究所,是NIST(NationalInstituteofStandardsandTechnology)的缩小版，训练集(trainingset

aliwa.·2023-12-04 06:54

【人工智能Ⅰ】实验4：贝叶斯分类

2.熟悉贝叶斯分类原理和方法，并对MNIST数据集进行分类。二、实验内容1.使用贝叶斯方法对mnist或mnistvariation数据集进行分类，并计算准确率。数据集从网上下载（如百度飞桨平台）。

MorleyOlsen·2023-12-04 00:51

softmax回归的从零开始实现

本节我们将使用刚刚在引入的Fashion-MNIST数据集，并设置数据迭代器的批量大小为256。

CODING_LEO·2023-12-03 12:02

softmax实现

importmatplotlib.pyplotaspltimporttorchfromIPythonimportdisplayfromd2limporttorchasd2lbatch_size=256train_iter,test_iter=d2l.load_data_fashion_mnist

CODING_LEO·2023-12-03 12:02

深度学习回顾：七种网络

二、CNN网络示例2.1CNN用mnist数据集CNN专为图像处理而设计，包括称为卷积层的层，这些层对输入数据应用卷积运算，强调局部特征。

无水先生·2023-12-03 12:25

PyTorch中使用MNIST数据集进行训练和预测

加载MNIST数据集：使用torchvision.datasets模块中的MNIST类加载MNIST数据集。定义神经网络模型：构建一个简单的神经网络模型，例如多层感知机（MLP）。

赢勾喜欢海·2023-12-03 11:14

【Keras-MLP】MNIST

文章目录1下载MNIST数据集1.1导入Keras及相关模块1.2读取MNIST数据集1.3查看MNIST数据2显示data2.1显示单个trainingimagesandlabel2.2显示多项trainingimagesandlabel3Imagepre-processing3.1

bryant_meng·2023-12-03 09:46

【Keras-MLP-GAN】MNIST

文章目录1GAN的前世今生2GAN生成MNIST2.1导入必要的库2.2搭建generator2.3搭建discriminator2.4compile模型，对学习过程进行配置2.5保存生成的图片2.6训练

bryant_meng·2023-12-03 09:45

Pytorch-手写MNIST数据集模型训练过程

1、MNIST数据集简介60000张图片，包括10个类别，每个类别均为6000张，60000=10*6000；训练集50000张，测试集10000张；图片大小均为28*28，单通道灰度图像（0~255）

残剑天下论·2023-12-03 07:28

卷积神经网络-3D医疗影像识别

可视化模型性能八、对单次CT扫描进行预测一、前言我的环境：语言环境：Python3.6.5编译器：jupyternotebook深度学习环境：TensorFlow2.4.1往期精彩内容：卷积神经网络（CNN）实现mnist

NoteLoopy·2023-12-03 07:33

神经网络模型数字推理预测

MNIST数据集MNIST是机器学习领域最有名的数据集之一，被应用于从简单的实验到发表的论文研究等各种场合。实际上，在阅读图像识别或机器学习的论文时，MNIST数据集经常作为实验用的数据出现。

!chen·2023-12-03 06:01

强化学习简明教程

例如，我们之前研究过MNIST的卷积神经网络(CNN)分类模型；给定60000个数字图像和相应数字标签（例如“5”）的训练集，我们学习了一个能够预测新MNIST图像的数字标签的模型。

新缸中之脑·2023-12-03 01:34

18、深度学习实战——完成一个模型的训练和推理

本文进行一个实战，我选择了一个经典的图像识别神经网络——Mnist手写数字识别的神经网络。一起从获取训练数据集、训练模型到预测图片走一遍，感受一下一个神经网络是如何被训练出来，又是如何工作的。

董董灿是个攻城狮·2023-12-02 17:54

初学者如何入门深度学习：以手写数字字符识别为例看AI 的学习路径，一图胜千言！

卷积池化以手写字符识别为例讲述深度学习的分类问题MNIST数据集简介初学者入门：生成式AI--generative-ai-for-beginners从神经网络到Transformer参考文献与学习路径深度神经网络

shiter·2023-12-02 12:17

深度学习笔记（十三）—— GAN-2

LeastSquaresGAN)将loss函数改为了L2损失.G和D的优化目标如下图所示,image作业:在这里,请在下方补充L2Loss的代码来实现L2损失来优化上面的目标.并使用这个loss函数在mnist

Nino_Lau·2023-12-02 05:18

MNIST训练数字识别

并且确保训练集和测试集的数据和模块的参数相吻合导入Sequential模型：在深度学习中，顺序模型是一种简单的线性堆叠模型，通过将层逐一叠加构建神经网络importnumpyasnpfromkeras.datasetsimportmnistfr

没有难学的知识·2023-12-01 18:12

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