Mnist 第10页

Pytorch使用nn实现softmax回归

思路使用Fashion-MNIST数据集.在定义模型的时候要注意数据的格式.对于softmax,可以在损失函数的时候一起去搞,网络中依然只需要线性就好了.下面两种写法的另一个文件为:d2lzh_pytorch.pyimportrandomfromIPythonimportdisplayimportmatplotlib.pyplotaspltimporttorchimporttorchvisioni

phac123·2023-09-12 10:33

神经网络与深度学习（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

Jacobson Cui·2023-09-11 11:03

keras实现经典LeNet-5网络识别手写数字集MNIST

LeNet-5是一个很古老也很经典的CNN网络了，结构比较简单，是针对单通道图像构建的模型，当时提出的作者没有详细考虑到用于3通道图像（RGB彩色图像）的识别运用。完整工程代码点击这里，如果你觉得对你的学习有所帮助的话也欢迎给个star，谢谢~一、LeNet网络结构第一层为6个5X5卷积核，步长为1*1，不扩展边界，并输入单通道的灰度图像，输入图像尺寸为32x32；第二层为2X2的最大值池化层，步

Guapifang·2023-09-11 11:33

keras CNN lenet-5和LSTM实现MNIST手写数字识别（代码注释详解）

MNIST手写数字识别数据集（图像识别）数据集包含10个数字的60,000个28x28灰度图像，以及10,000个图像的测试集。

摸金青年v·2023-09-11 11:02

基于LeNet-5的MNIST手写数字识别

基于LeNet-5的MNIST手写数字识别项目实验环境系统显卡处理器Cuda版本Tensorflow版本Windows10ProNvidiaRTX2070SuperIntelcorei59600KF10.1Tensorflow-GPU2.31990

RoWe98·2023-09-11 11:02

Keras搭建经典CNN LeNet5网络进行手写体识别

在MNIST数据集上，LeNet-5模型可以达到大约**99.2%**的正确率。LeNet-5的网络结构如下：在minst手写体数据集基础上构建LeNet-5网络，其结构如下：

技术人Howzit·2023-09-11 11:29

基于keras中Lenet对于mnist的处理

文章目录MNIST导入必要的包加载数据可视化数据集查看数据集的分布开始训练画出loss图画出accuracy图使用数据外的图来测试图片可视化转化灰度图的可视化可视化卷积层的特征图第一层卷积conv1和pool1

骆驼穿针眼·2023-09-11 11:59

(1) Mnist数据集: 简介与读取

MNIST数据集可在http://yann.lecun.com/exdb/mnist/获取,是YannLecun大佬整理的手写数字数据集，分为以下四个部分：datasetnamedetailsTrainingsetimagestrain-images-idx3

是风车大渣渣啊·2023-09-10 15:20

MNIST手写数字辨识-cnn网路 (机器学习中的hello world，加油)

用PyTorch实现MNIST手写数字识别(非常详细)-知乎(zhihu.com)参考来源（这篇文章非常适合入门来看，每个细节都讲解得很到位）一、模块函数用法-查漏补缺：1.关于torch.nn.functional.max_pool2d

诚威_lol_中大努力中·2023-09-09 05:00

tensorflow Mnist入门

tensorflow中mnist在：D:\Anaconda3\Lib\site-packages\tensorflow\examples\tutorials\mnistcmd在此目录下运行:pythonmnist_with_summaries.py

菜囧爱学习·2023-09-09 05:40

Spatial Transformer Networks-空间注意力机制

spatialtransformerLocalisationNetworkParameterisedSamplingGridDifferentiableImageSamplingSpatialTransformerNetworks对比实验MNIST

新兴AI民工·2023-09-08 03:05

一个简单的pytorch神经网络训练手写数字识别数据集

importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromtorch.utils.dataimportDataLoaderfromtorchvision.datasetsimportMNISTfromtorchvision.transformsimportToTensorfro

gy-7·2023-09-08 01:31

keras实现多gpu训练，单gpu保存模型，单gpu预测

问题：我在训练模型的时候用的是4个gpu，我需要将训练好的模型加载到树莓派中，但是树莓派只有一个cpuorgpu解决方法：多gpu进行训练，单gpu保存训练的模型，用单gpu进行预测代码呈现，以mnist

jin__9981·2023-09-08 01:56

使用Kubeflow构建机器学习流水线

我将使用FashionMNIST作为例子，因为在本次练习中模型的复杂性并不是我们需

RancherLabs·2023-09-07 23:05

Tensorflow实现两个隐藏层全连接网络（改进版）

FredricZhu·2023-09-07 15:24

04 卷积神经网络搭建

一、数据集MNIST数据集是从NIST的两个手写数字数据集：SpecialDatabase3和SpecialDatabase1中分别取出部分图像，并经过一些图像处理后得到的[参考]。

Darren_pty·2023-09-07 13:43

H2O操作记录 mnist深度学习

今天详细研究一下h2oflow的操作流程，分析其中的关键步骤及界面要素，为后续改造做准备。首先h2oflow有点类似于jupyter，是一个文本和代码混合的编辑器，这个思想目前在我们系统中应该不会去考虑！2018-05-07-15-29-30.jpg导入文件(ImportFiles)h2o貌似支持导入多种文件格式，比如.gz、.zip、.csv、.txt等等，也可以直接导入一个文件目录。我测试的时

yaoleiroyal·2023-09-07 12:38

pytorch-神经网络-手写数字分类任务

Mnist分类任务：网络基本构建与训练方法，常用函数解析torch.nn.functional模块nn.Module模块读取Mnist数据集会自动进行下载%matplotlibinlinefrompathlibimportPathimportrequestsDATA_PATH

W_en丶·2023-09-07 04:18

Pytorch从零开始实战01

Pytorch从零开始实战——MNIST手写数字识别本系列来源于365天深度学习训练营原作者K同学文章目录Pytorch从零开始实战——MNIST手写数字识别环境准备数据集模型选择模型训练可视化展示环境准备本系列基于

Liquor999·2023-09-07 03:13

沙特记者失踪之谜

At1.14pmonOctober2,WashingtonPostcolumnistJamalKhashoggiwalkedintotheSaudiArabianconsulateinIstanbulandoffthefaceofthisEarth.Hevanishedasifhehadneverexisted.Butthefalloutfromhisdisappearancegrowsbythe

我以为的顿悟·2023-09-06 03:31

Python小知识 - 【Python】如何使用Pytorch构建机器学习模型

这里我们使用的是MNIST数据集。MNIST数据集包含了大约70000张手写数字图片，图片大小为28*28像素，

不吃西红柿丶·2023-09-05 11:47

过拟合和欠拟合的解决办法，以及dropout和正则化的讲解，代码实现（对于mnist数据集）！

这里写目录标题一、过拟合、欠拟合的通俗理解二、欠拟合和过拟合的解决办法一、欠拟合二、过拟合一、在网络深度中加入dropout()层次二、正则化一、L2正则化：三、图像增强三、搭建模型的参数的选择一、首先开发一个过拟合模型二、抑制过拟合三、参数选择四、代码证明（dropout）一、过拟合、欠拟合的通俗理解一味追求提高对训练数据的预测能力，所选模型的复杂度则往往会比真模型更高。这种现象称为过拟合（ov

@尚码哥@·2023-09-04 18:50

tensorflow 自己制作Mnist数据集，用训练好的模型来测试准确度。手把手教你实现！教你怎么调用自己已经训练好的模型！清晰易懂！加深你对卷积CNN的理解

很多同学都实现了，TensorFlow对于mnist自带的数据集，来训练模型和测试。这里对于tensorflow自己制作Minist数据集，用训练好的模型来测试准确率。加深你对卷积神经网络的理解。

@尚码哥@·2023-09-04 18:50

Pytorch 怎么构建自己的数据集。怎么重写官方数据集。

小白记录，大神勿扰小白入门的时候，发现，现有的基本都是直接类似这样的：trainset=datasets.MNIST('..

路人甲ing..·2023-09-04 12:49

用python将jpg图像转化为png格式图像

代码中需要更改的参数：1.dirname_read：原始文件夹路径2.dirname_write：保存新文件夹路径importosfromPILimportImagedirname_read=r"D:\fashion_mnist

被欺骗的人工智能猿·2023-09-04 05:32

recurrent_network

from__future__importprint_functionimporttensorflowastffromtensorflow.contribimportrnn#ImportMNISTdatafromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_datamnist

醉乡梦浮生·2023-09-03 23:41

InfoGAN:通过信息最大化的生成对抗网络进行的可解释表示的学习

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，从3D渲染图片的光照中分离出了姿态，以及SVHN数据集的中

Lornatang·2023-09-03 23:23

PyTorch深度学习实战——猫狗分类

PyTorch深度学习实战——猫狗分类0.前言1.猫狗分类数据集2.使用PyTorch实现猫狗分类3.训练数据数量对模型性能的影响相关链接0.前言我们已经学习了如何构建卷积神经网络，并且在Fashion-MNIST

盼小辉丶·2023-09-03 14:50

【解读Spikingjelly】使用单层全连接SNN识别MNIST

原文档：使用单层全连接SNN识别MNIST—spikingjellyalpha文档代码地址：完整的代码位于activation_based.examples.lif_fc_mnist.pyGitHub-fangwei123456

Zephyr H·2023-09-03 13:21

NumPy广播(Broadcast)&&NumPy数组比较

/data/mnist-demo.csv')#导入数据集pd_train_data=data.sample(frac=0.8)#训练集划分train_data=pd_train_data.values#

三斤耳朵·2023-09-03 05:03

tensorflow全连接层手写数字识别

importtensorflowastffromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_datadeffull_connection():"""用全连接来对数字进行识别

菜田的守望者w·2023-09-02 23:29

基于Python+TensorFlow+VAE变分编码器(Variational Auto-encoder)的智能图像生成——深度学习算法应用(含源码)+PPT

TensorFlow-GPU模块实现1.数据预处理2.模型构建及编译1.定义参数2.构建模型3.定义损失函数及模型编译3.模型训练及图像生成1.模型训练2.数据集的隐层可视化3.生成图像4.不同数据集处理1.MNIST

小胡说人工智能·2023-09-01 08:15

实战：基于卷积的MNIST手写体分类

前面实现了基于多层感知机的MNIST手写体识别，本章将实现以卷积神经网络完成的MNIST手写体识别。

新知图书·2023-08-31 10:09

keras深度学习框架构建LeNet5神经网络模型实现手写数字识别

主要是手写数字识别模型数据mnist规格是28*28，

luffy5459·2023-08-31 08:33

Pytorch-以数字识别更好地入门深度学习

目录一、数据介绍二、下载数据三、可视化数据四、模型构建五、模型训练六、模型预测一、数据介绍MNIST数据集是深度学习入门的经典案例，因为它具有以下优点：1.数据量小，计算速度快。

Chukai123·2023-08-30 07:03

【卷积神经网络】MNIST 手写体识别

TensorFlow内置了MNIST手写体数据集，可以很方便地读取数据集，并应用于后续的模型训练过程中。本文主要记录了如

洋洋Young·2023-08-30 05:20

多层感知机（MLP）代码示例

importtorchimporttorch.nnasnnimporttorchvision.transformsastransformsimporttorchvision.datasetsasdatasetsimportmatplotlib.pyplotasplt然后，我们加载MNIST

理不理解·2023-08-30 03:55

在 Python 中构建卷积神经网络；从 0 到 9 的手绘数字的灰度图像预测数字

一、说明为了预测从0到9的数字，我选择了一个基于著名的Kaggle的MNIST数据集的数据集。数据集包含从到的手绘图数字的灰度图像。在本文中，我将根据像素数据（即数值数据）和卷积神经网络预测数字。

无水先生·2023-08-29 11:11

计算机视觉-LeNet

LeNet通过连续使用卷积和池化层的组合提取图像特征，其架构如图1所示，这里展示的是用于MNIST手写体数字识别任务中的LeNet-5

ZhangJiQun&MXP·2023-08-29 08:09

MNIST后续

人工复制tensorflow书上的MNIST三部分代码文件，分别可以归类为：1.模型生成脚本2.训练脚本3.验证脚本以下代码就不放出来了，网上可以找到很多。

__main__·2023-08-28 15:33

学习笔记：Pytorch利用MNIST数据集训练生成对抗网络（GAN）

2023.8.27在进行深度学习的进阶的时候，我发了生成对抗网络是一个很神奇的东西，为什么它可以“将一堆随机噪声经过生成器变成一张图片”，特此记录一下学习心得。一、生成对抗网络百科2014年，还在蒙特利尔读博士的IanGoodfellow发表了论文《GenerativeAdversarialNetworks》（网址：https://arxiv.org/abs/1406.2661），将生成对抗网络引

在撒哈拉卖雨伞·2023-08-28 13:06

svm手写数字识别python_SVM之Mnist手写数字识别

哈！，看到这个名字就知道这篇文章不会讲太多原理的了网上有各种关于大侠拍桌救其爱人的故事解释了SVM原理，这里我就不过多阐述了还是给个链接：两个链接相辅相成一个解释直观原理(几何图形层面)，一个解释抽象原理(数学公式层面)。数学皆是如此，比如学初学线性代数时，大家都会感叹这都tm是些啥玩意儿？学这东西有啥用呀？为什么会有矩阵这种恶心的东西呀？当大家慢慢深入了解其几何原理后(直观理解的一种)，然后大家

weixin_39620037·2023-08-28 10:31

2.4mnist手写数字识别之损失函数精讲(百度架构师手把手带你零基础实践深度学习原版笔记系列)

2.4mnist手写数字识别之损失函数精讲(百度架构师手把手带你零基础实践深度学习原版笔记系列)目录2.4mnist手写数字识别之损失函数精讲(百度架构师手把手带你零基础实践深度学习原版笔记系列)概述分类任务的损失函数

aiAIman·2023-08-28 10:59

使用keras下载mnist数据集的问题

首先，下载mnist数据集到本地，下载地址：https://s3.amazonaws.com/img-datasets/mnist.npz保存到一个文件夹中，然后编码：(x_train,y_train)

雅honghong啊·2023-08-28 06:56

C++卷积神经网络

C++卷积神经网络#include"TP_NNW.h"#include#pragmawarning(disable:4996)usingnamespacestd;usingnamespacemnist;

万能的小裴同学·2023-08-27 06:55

Process finished with exit code 138 (interrupted by signal 10: SIGBUS)

场景:MNIST(Scikit-Learn)自带的图片识别库,进行降维,使用RBF(高斯相似度)核主成分分析时候,报出这个error:Processfinishedwithexitcode138(interruptedbysignal10

morn___·2023-08-26 23:45

扩散模型实战（五）：采样过程

扩散模型实战（一）：基本原理介绍扩散模型实战（二）：扩散模型的发展扩散模型实战（三）：扩散模型的应用扩散模型实战（四）：从零构建扩散模型在扩散模型实战（四）：从零构建扩散模型文章中已经介绍了在原始数据集MNIST

wshzd·2023-08-26 06:48

RuntimeError: output with shape [1, 28, 28] doesn‘t match the broadcast shape [3, 28, 28]

RuntimeError:outputwithshape[1,28,28]doesn’tmatchthebroadcastshape[3,28,28]在用pytorch导入mnist数据时出现了上述错误

yuukai·2023-08-25 10:53

跑手写数字识别代码时，出现 NameError：name ‘transform‘ is not defined错误

跑手写数字识别代码时，出现NameError：name‘transform’isnotdefined错误这个错误并不是因为代码开头没导入相关包，而是在data_train=datasets.MNIST(

yuukai·2023-08-25 10:23

解决No module named ‘tensorflow.examples.tutorials‘，含所有所需文件包

提示：文章写完后，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前言一、分析二、解决方案前言该问题出要出现在用input_data函数导入数据的时候出现，我是在做mnist手写体识别，下载好数据后

源先生·2023-08-25 09:17

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