Mnist

TensorRt（3）mnist示例中的C++ API

目前sample中mnist提供了至少caffe、onnx的预训练模型，在TensorRT经过优化生成engine后再进行infer，两种模型的加载处理略有不同，做出简单api处理说明。
wanggao90·2022-12-27 09:39

Pytorch实战1—— MNIST 数据集分类

构建损失函数和优化器，4.训练5.测试验证frompathlibimportPathimportrequests#加载数据集DATA_PATH=Path("data")PATH=DATA_PATH/"mnist"PATH.mkdir
Evan_qin_yi_quan·2022-12-27 09:07

基于卷积神经网络【LeNet】的【MNIST】手写数字数据集分类【Colab】

基于卷积神经网络LeNet的MNIST手写数字数据集分类1.LeNet模型介绍２.MNIST手写数据集介绍50，000个训练数据10，000个测试数据图像大小为28*28３.代码importtorchvision
小诸葛xiaozhuge·2022-12-27 07:06

pytorch 手写数字识别 新网络设计和学习率探索

系列文章目录pytorchMNIST数据集无法正常加载的解决办法（HTTPError503:ServiceUnavailable）Python手写数字识别的实现(pytorch框架)超详细版本pytorch
keep-hungry·2022-12-27 07:04

2021-10-29

一、字符数据集目录一、字符数据集1、MNIST数据集2、SVHN数据集二、物体数据集1、CIFAR10&CIFAR100数据集2、谷歌OpenImages图像数据集3、ImageNet数据集4、TinyImages
hi我是大嘴巴·2022-12-27 07:03

第2周学习笔记：卷积神经网络基础

传统神经网络vs卷积神经网络2.基本组成结构2.1卷积2.2池化2.3全连接3.卷积神经网络典型结构3.1AlexNet3.2ZFNet3.3VGG3.4GoogleNet3.5ResNet二代码学习1.MNIST
冷鲜肉·2022-12-27 07:33

pytorch学习（九）

并且torchvision已经预先实现了常用图像数据集，包括前面使用过的CIFAR-10，ImageNet、COCO、MNIST、LSUN等数据集，可通过torchvision.datasets方便的调用
王小凡wxf·2022-12-27 07:32

【Pytorch】4 训练一个图像分类器（Pytorch官方手册CIFAR10案例）

构建图像分类网络（Pytorch官方手册CIFAR10案例）引言对于视觉，我们已经创建了一个叫做totchvision的包，该包含有支持加载类似Imagenet，CIFAR10，MNIST等公共数据集的数据加载模块
晴明大大·2022-12-27 06:00

【OUC_SE_2022】第三周作业：卷积神经网络基础

.卷积(CNNLayer)2.池化(Pooling)3.全连接(FClayer)二、典型的网络结构1.AlexNet2.ZFNet3.VGG4.GoogleNet5.ResNetPart2代码练习一、MNIST
18组-团队博客·2022-12-27 06:58

数据集：CIFAR-10、CIFAR-100、MNIST、SVHN、ImageNet、LSUN

1、CIFAR-10首先找到CIFAR-10的网站：https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html官网第一页写着CIFAR-10的来源：TheCIFAR-10andCIFAR-100arelabeledsubsetsofthe80milliontinyimagesdataset.TheywerecollectedbyAlexKrizhevsky,VinodN
Upupup6·2022-12-27 06:25

关于pytorch官网教程中的What is torch.nn really?（三）

因为MNIST是个分类问题，所以使用逻辑回归是合适的，同时又是个图像问题，所以使用CNN也是合理的。
MYTCHITOS·2022-12-27 06:49

【tensorflow2.0】43.tensorflow 的建模流程

实现神经网络模型的一般流程包括：1，准备数据：其实这一点一直以来是我认为最难的一点，我们除了要建立数据通道输入数据以外，还需要，对数据进行清洗，排除掉错误的数据，数据量少的时候，我们还要进行数据增强，并不是每一个数据集都像mnist
一只很菜很菜的tfer·2022-12-26 16:26

深度学习Week1-实现mnist手写数字识别（Pytorch）

2.2代码：三、训练模型3.1设置超参数3.2编写训练函数3.3编写测试函数3.4正式训练四、结果可视化本文为[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
牛大了2022·2022-12-26 13:51

深度学习Week 1,pytorch建立CNN网络--实现mnist手写数字识别

实战一:实现mnist手写数字识别目录实战一:实现mnist手写数字识别1.设置GPU2.导入数据训练集,测试集处理(分成多个小数据集,随机打乱顺序(验证集不需要打乱))查看数据构建CNN网络查看模块结构设置优化器
EFFAF@·2022-12-26 13:21

简单的卷积神经网络+mnist

目录前言一、数据可视化1.引入库2.读入数据3.数据集可视化二、模型训练1.引入库2.设置各种参数3.训练集加载4.模型定义5.训练过程6.测试集加载7.测试过程8.模型训练与测试前言首先对mnist数据集进行可视化展示
不给我糖吃我就打你·2022-12-26 12:27

Python——tensorflow2.8逻辑回归算法（mnist）

tensorflow在2.0以上去掉了mnist数据集的处理指令，如果要下载的话得转为keras来处理，但是下载的数据没办法减容next_batch（）函数，所以我们可以使用另一种方法：把tensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_data
我是灵魂人物·2022-12-26 12:25

Ubuntu20.04环境下编译MNN并部署mnist

Ubuntu20.04环境下编译MNN编译环境准备cmake（建议使用3.10或以上版本）protobuf（使用3.0或以上版本）gcc（使用4.9或以上版本）1.gcc安装sudoaptupdatesudoaptinstallbuild-essential2.cmake安装从cmake官网下载cmake,选择linux版本进行下载下载地址：cmake在cmake源码所在文件夹中打开命令终端，解压
_-CHEN-_·2022-12-26 11:46

expected input to have 3 channels, but got 1 channels instead错误问题

从网上找的现成的代码，跑cifar10数据集没有问题，但是跑mnist数据集反而出了问题，是因为图片一个是彩色一个是灰度，在深度学习的时候，输入的channel不一样，找了很多资料，都是说让改成transforms.Lambda
emma喵星人·2022-12-26 10:59

【pytorch报错解决】expected input to have 3 channels, but got 1 channels instead

optimimporttorchvisiondevice=torch.device('cuda'iftorch.cuda.is_available()else'cpu')###################fashionmnist
羊羹没有羊·2022-12-26 10:28

Tensorflow框架搭建全连接神经网络训练手写数字mnist数据集

本文将用Tensorflow框架训练Mnist数据集，搭建全连接神经网络，损失将以动态折线图方式展示全连接神经网络如图所示：Mnist数据集是0-9十个数字构成的图片形式的数据集，每张图片是28*28的大小在这里插入图片描述导入
燕小硕·2022-12-26 10:19

Lenet网络训练MNIST数据集

Lenet网络训练MNIST数据集使用pytorch搭建Lenet网络，并使用MNIST数据集进行训练，在测试集上能够实现99%以上的正确率。
吃个橘子吧·2022-12-26 10:49

用tensorflow搭建全连接神经网络实现mnist数据集的识别

说明：本代码来自于北京大学曹健老师的MOOC人工智能实践：Tensorflow笔记第五讲I前向传播网络搭建在mnist_forward.py中搭建两层全连接网络，这里面就是定义层数，节点数，激活函数这些
humuhumunukunukuapua·2022-12-26 10:47

机器学习 数据预处理（特征值转化）

数据预处理（特征值转化）1、简介我们知道，MNIST数据集中的样本特征是从0-255的灰度值，0表示白，而255表示黑，中间的数值代表不同深度的灰色。
码码更快乐·2022-12-26 10:47

搭建CNN网络训练fashion-mnist数据集（加入过拟合手段对比）

目录1.导入相关的包2.载入数据集3.用代码将随机数据样本及对应标签显示出来4.未添加防止过拟合手段5.添加防止过拟合手段6.对比1.导入相关的包#导入相关的包importtensorflowastfimportosimportnumpyasnpfrommatplotlibimportpyplotaspltfromtensorflowimportkerasfromtensorflow.keras.
Vicky__3021·2022-12-26 10:15

搭建CNN网络训练mnist数据集

目录1.加载需要的包2.载入数据集3.搭建网络模型4.模型训练5.模型测试6.训练过程可视化1.加载需要的包importtensorflowastffromtensorflowimportkerasfromtensorflow.kerasimportlayers,optimizers,losses,datasets,Sequentialfromtensorflow.keras.datasetsim
Vicky__3021·2022-12-26 10:15

搭建Lenet-5网络训练mnist数据集

目录1.导入相关的包2.载入数据集3.建立模型4.模型参数设置5.模型训练6.模型测试7.训练过程可视化1.导入相关的包importtensorflowastffromtensorflowimportkerasfromtensorflow.kerasimportlayers,optimizers,losses,datasets,Sequentialfromtensorflow.keras.data
Vicky__3021·2022-12-26 10:15

基于keras训练mnist数据集-全连接网络

目录---简述1、加载MNIST数据集2、图像数据预处理3、模型定义4、编译模型5、训练模型6、绘制训练结果7、预测图像—简述这是一个简单的神经网络示例，使用python的Keras库来训练手写数字分类
小龙李·2022-12-26 10:45

神经网络实践-MNIST数据集上搭建全连接网络

本节目标：搭建神经网络，在mnist数据集上训练模型，输出手写数字识别准确率。（内心OS：太难了太难了！！！）
学分·2022-12-26 10:44

DIY全连接神经网络识别mnist数据集

使用python和numpy写一个全连接神经网络，识别mnist数据集一、代码思路读取mnist数据集前990个数字训练网络，991-1000个数据进行简单的测试。
Ceres-Li·2022-12-26 10:12

搭建全连接神经网络识别mnist数据集（下）

一、神经网络模型的保存在反向传播过程中，一般会间隔一定轮数保存一次神经网络模型，并产生三个文件(保存当前图结构.meta文件、保存当前参数名.index文件、保存当前参数的.data文件）。saver=tf.train.Saver()withtf.Session()assess:foriinrange(STEPS):ifi%轮数==0：saver.save(sess,os.path.join(MO
vitalchuan·2022-12-26 10:42

搭建全连接神经网络识别mnist数据集（上）

mnist手写数据集什么是mnist数据集：包含7万张黑底白字手写数字图片，其中55000张为训练集，5000张为验证集(validation)，10000张为测试机。
vitalchuan·2022-12-26 10:12

keras卷积神经网络+mnist数据集

目录模型预构建数据集加载及预处理线性模型构建模型编译及拟合训练过程可视化观察模型评分使用模型预测及可视化模型预构建数据集加载及预处理fromtensorflow.keras.datasetsimportmnistfromtensorflow.python.keras.utilsimportnp_utilsimportnumpyasnp
夺笋123·2022-12-26 10:11

搭建全连接网络训练mnist数据集

目录1.导入相关的包2.载入数据集3.搭建4层全连接神经网络，除输入层以外，各层神经元个数分别为1000,300,64,10，激活函数自选4.模型训练5.模型测试6.训练过程可视化1.导入相关的包importtensorflowastffromtensorflowimportkerasfromtensorflow.kerasimportlayers,optimizers,losses,datase
Vicky__3021·2022-12-26 10:05

TensorFlow学习笔记——（5）搭建网络八股

Sequential（2）compile（3）fit（4）summary3、代码二、六步法搭建非顺序神经网络（class）1、步骤2、classMyModel(Model)model=MyModel定义方式3、代码三、MNIST
屿十_·2022-12-26 09:05

36. 卷积神经网络（LeNet）

回想一下，之前我们将softmax回归模型和多层感知机模型应用于Fashion-MNIST数据集中的服装图片，为了能够应用softmax回归和多层感知机：我们首先将每个大小为的图像展平为一个784维的固定长度的一维向量然后用全连接层对其进行处理
chnyi6_ya·2022-12-26 07:01

MindSpore笔记：数据集

这里以MNIST为例下载数据集这里有讲我们需要再下一个库，方便我们下载数据集：pipinstalldownload-ihttps://pypi.douban.com/simple/以后用到pip安装时就不多说
2201_75503249·2022-12-26 01:23

MindSpore笔记：训练手写数字识别

一门语言是HelloWorld，那么深度学习是MNIST！什么是MNIST？这时一个共6万多张数字的手写数字数据集，今天我们就使用它来训练一个会识别数字的人工智能。
2201_75503249·2022-12-26 01:53

python神经网络编程chap02

文章目录2.5使用python制作神经网络2.4.1框架代码例子(1)简单神经网络(2)手写体数字识别①使用部分数据集的手写体数字识别：②使用完整的数据集手写体数字识别mnist数据集csv格式链接：参考书籍
小鹿学程序·2022-12-25 22:08

svm python实现手写字_Python opencv实现的手写字符串识别(SVM 神经网络 K近邻 Boosting......

opencv\build\pythonn2.7\cv2.pyd复制到\Python27\Lib\site-packages中就可以了手写字符集在这里http://yann.lecun.com/exdb/mnist
weixin_39992831·2022-12-25 20:13

深度学习笔记（一）：PyTorch使用RNN对MNIST手写数字识别，一个项目进入深度学习。

importtorchimportnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltimporttimeimportcopyfromtorchimportnnimporttorch.nn.functionalasFimporttorch.optimasoptimimporttorchvisionimporttorch.utils.dataas
这论坛真lj·2022-12-25 17:43

李沐基于Pytorch的深度学习笔记（11.5）-MNIST的数字识别实现（含代码）

本次博文参考的文章如下：用PyTorch实现MNIST手写数字识别(非常详细)_小锋学长生活大爆炸-CSDN博客_pytorch手写数字识别我们对这篇文章进行了一个更加详细的讲解首先我们来设置相关的包和库以及后面会用到的数据
chenyuhan1997·2022-12-25 17:41

PyTorch resnet18实现MNIST手写数字识别

PyTorchresnet18实现MNIST手写数字识别Warning:这是一个学习笔记及分享向的文章，对于初学者可能不太友好最近突然出现了一个疑问，用了ResNet等主流主干网络这么久，也知道每个网络最基本的原理
黑斧阿胡·2022-12-25 17:10

PyTorch项目笔记（一）MNIST数字识别

MNIST数字识别是学习神经网络非常好的入门知识。MNIST是由YannLeCun等创建的手写数字识别数据集，简单易用，通过对该数据集的认识可以很好地对数据进行神经网络建模。
Xyzz1223·2022-12-25 17:35

深度学习神经网络收敛的经验

训练mnist识别卷积网络
brooknew·2022-12-25 11:38

【Datawhale学习笔记】Pytorch整体框架搭建入门——MNIST时装分类02

在上一篇文章中，有关利用Pytorch完成神经网络的模型搭建已经完成了。从整体流程来看，把神经网络的学习看作是1.数据预处理2.模型的设计3.损失函数以及优化方案设计4.前向传播5.反向传播6.更新参数这6个步骤，其实只完成了前2步。在这篇文章中，开始真正对模型的训练。第3步：损失函数以及优化方案设计机器学习和深度学习中针对任务目标（回归/分类）定义了损失函数，比如回归里的最小平方偏差MSD，多分
tigerwang29·2022-12-25 09:20

【Datawhale学习笔记】Pytorch整体框架搭建入门——MNIST时装分类01

神经网络的学习主要包含了以下几个过程：1.数据预处理2.模型的设计3.损失函数以及优化方案设计4.前向传播5.反向传播6.更新参数上述6点在我看来，前3点是体现了神经网络的设计艺术的——如果把神经网络的学习看作是人和机器的合作，那么前3点工作无疑是需要人工去完成的。在利用Pytorch编写神经网络代码时，前三点往往比较让我头大，特别是第一点！简直像是变形金刚一样，对着数据各种操作，最终把他们变成符
tigerwang29·2022-12-25 09:50

keras入门笔记2:我们来玩卷积层（ Convolution Layer）～一层卷积层分类Mnist！

让我们看看有多少种让搭建好的模型开始跑的方式（fit和trainonbatch）https://blog.csdn.net/timcanby/article/details/103644089从代码案例入门keras1:LeNet对手写数字Mnist
timcanby·2022-12-25 04:34

《python神经网络编程》学习笔记

第二章使用python进行DIY——学习笔记2.5手写数字的数据集MNIST书中代码为data_file=open("mnist_dataset/mnist_train_100.csv",'r')#open
大庆521·2022-12-24 18:01

mnist数据集（mnist.npz）下载

mnist数据集（mnist.npz），是npz压缩格式，第一次使用keras中的此数据集时，会从网络下载，被墙可能下载不了，两种常用格式都有，这里分享给大家使用。
ptuit·2022-12-24 18:29

mnist.npz 数据集 免费

链接：https://pan.baidu.com/s/1bdXD10YTj4j1QCwwhXQkSw提取码：o8v3复制这段内容后打开百度网盘手机App，操作更方便哦
小老弟偶·2022-12-24 18:56
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