Mnist 第32页

基于pytorch的MNIST数据集的四层CNN，测试准确率99.77%

基于pytorch的MNIST数据集的四层CNN，测试准确率99.77%MNIST数据集环境配置文件存储结构代码引入库调用GPU初始化变量导入数据集并进行数据增强导入测试集加载测试集查看部分图片model

eye_s1·2022-12-23 01:31

基于CNN（LeNet）的垃圾分类（C语言实现）

、先使用python训练模型二、提取参数提取模型参数提取图片三、编写CNN算子在windows中实现在FPGA中实现，使用avalon接口一、先使用python训练模型具体步骤参考基于pytorch的MNIST

eye_s1·2022-12-23 01:59

tensorrt debug问题汇总

目录1.Dynamicdimensionsrequiredforinput:input,butnoshapeswereprovided.Automaticallyoverriding2.sampleMNIST.obj

Mr.Q·2022-12-22 23:57

PyTorch搭建BP神经网络识别MNIST数据集

PyTorch搭建BP神经网络识别MNIST数据集一、数据集介绍MNIST数据集(MixedNationalInstituteofStandardsandTechnologydatabase)是美国国家标准与技术研究院收集整理的大型手写数字数据库

积雨辋川·2022-12-22 21:46

深度学习之Alexnet学习笔记

文章后面是我利用Alexnet网络对MNIST数字识别进行训练的模型，并写了一个输入图片进行预测的程序。

woniurunfast·2022-12-22 21:14

基于Python的BP网络实现手写数字识别

资源下载地址：https://download.csdn.net/download/sheziqiong/86790047目录基于Python的BP网络实现手写数字识别1一、实验目的1二、实验过程与结果1获取MNIST

biyezuopin·2022-12-22 20:40

python学习笔记——手写数字识别

一.使用数据集进行手写数字识别importkerasfromkeras.datasetsimportmnistfromkeras.modelsimportSequentialfromkeras.layersimportDense

奥尔瑞斯·2022-12-22 20:40

【机器学习】最大熵模型实现

文章目录数据准备最大熵模型推导改进迭代尺度IIS算法总结参考数据准备最大熵模型可以应用于多类别分类，因此这里直接使用原手写识别mnist十类的数据；即https://github.com/phdsky/

phdsky·2022-12-22 16:39

图像分类、目标检测、语义分割、实例分割等计算机视觉方向基本概念

图像分类（ObjectClassification）：识别图片中存在的不同物体的种类（下方左图，人类、羊类、狗类）常用算法：KNN、SVM、BP神经网络、CNN和迁移学习常用数据集：ImageNet、MNIST

Y蓝田大海·2022-12-22 15:07

【37】使用LSTM实现文本分类、图像分类、图像生成任务

文章目录1.文本分类任务——基于IMDB的情感分析1.1实现思路1.2模型定义1.3完整代码2.图像分类任务——手写数字MNIST分类2.1实现思路2.2模型定义2.3完整代码3.图像生成任务——手写数字

Clichong·2022-12-22 14:44

神经网络之MNIST数据集和CIFAR-10数据集训练

1.构建前馈神经网络训练MNIST环境：pycharm+win10+conda3+python3.6首先创建一个神经网络类NeuralNetwork：importnumpyasnp#定义一个神经网络类classNeuralNetwork

圆滚熊·2022-12-22 14:06

使用keras 搭建Gans在Mnist数据集上训练总结

Gan的基本介绍GAN（GenerativeAdversarialNetworks）被LanGoodfellow提出以后，各种Gan遍地开花，GAN掀起了一场技术革命在各个领域的应用都取得了重大突破,图灵奖得主YannLeCun也称近Gan是20年来深度学习领域最棒的想法。身为小白的我也久仰Gan的大名，在寒假期间终于有时间能实操一下Gan的训练（期待的搓搓小手(ง˃̀ꄃ˂́)۶）GAN的核心思想

一条死在减速带的大鱼·2022-12-22 14:58

利用前馈神经网络实现手写数字识别(python实现)

利用MNIST数据训练一分类前馈神经网络,并手写任意一个0至9的数字,拍照,读取该手写数字,输入训练好的分类网络进行预测。

吮指原味张·2022-12-22 14:26

Pytorch深度学习之简单前馈神经网络

这里还是使用MNIST数据集进行处理，直接上代码（不懂看注释~）#导入相应包importtorchimporttorch.nnasnnimporttorchvisionimporttorchvision.transformsastransform

yueyuebushihuai·2022-12-22 14:55

【tensorflow 深度学习】2.非线性回归与Mnist数据集分类

1.非线性回归例子importtensorflowastfimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#使用numpy生成200个随机点x_data=np.linspace(-0.5,0.5,200)[:,np.newaxis]#增加一个维度使其成为200行1列noise=np.random.normal(0,0.02,x_data.shape)#生成一些

被月亮晒黑_·2022-12-22 13:39

卷积层和池化层的实现（使用 im2col ）

以mnist数据集为例，在普通的神经网络中，输入的数据是长度为784784784的像素。

「已注销」·2022-12-22 13:03

卷积层运算详解与im2col实现

实际上，前面提到的使用了MNIST数据集的例子中，输入图像就是1通道、高28像素

fakerth·2022-12-22 13:32

TeaPearce/Conditional_Diffusion_MNIST 源码阅读

超参数预运算nn.Module.register_buffer绘制动画ddpmforwardU-net噪声预测模型信息向量掩码向量conext_mask上采样层的信息融合恢复阶段总结后记tqdmdataset=MNIST

Melody2050·2022-12-22 12:28

【动手学习pytorch笔记】11.AlexNet分类fashion_mnist

AlexNet模型结构左侧LeNet，右侧AlexNet。形式上是差不多的，但模型大小大了很多，量变产生了质变，花了人类20年的时间。importtorchfromtorchimportnnfromd2limporttorchasd2lnet=nn.Sequential(#这里，我们使用一个11*11的更大窗口来捕捉对象。#同时，步幅为4，以减少输出的高度和宽度。#另外，输出通道的数目远大于LeN

我已经吃饱了·2022-12-22 11:42

Pytorch 使用AlexNet实现 FashionMNIST数据集分类（官网例子）

1.AlexNet模型参考链接：pytorch图像分类篇：3.搭建AlexNet并训练花分类数据集注意：下面模型代码里有些参数跟论文里不一样，是因为FashionMnist数据集图像是单通道图像，分辨率大小为

我家空空·2022-12-22 11:37

关于利用pytorch复现alexnet网络并实现对MNIST数据及分类

一、alexnet网络结构（一）图解（二）网络各层参数1.AlexNet共8层，包括5个卷积层和3个全连接层2.每一层都使用了Relu函数作为激活函数3.AlexNet有一个特殊的计算层-LRN层，开辟性的使用了LRN（局部相应归一化层二、alexnet优点1.用ReLU得到非线性，用ReLU非线性函数作为激活函数2.使用dropout的trick在训练期间有选择性的忽略隐藏层神经元，来减缓学习模

MosterSakura·2022-12-22 11:35

pytorch实现AlexNet，在mnist数据集上实验，用精确率、召回率等指标评估，并绘制PR、ROC曲线

一、导入需要的模块importtorchimportprettytableimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromtorchimportnnfromtorch.utils.dataimportDatasetfromtorch.utilsimportdatafromtorchvisionimportdatasetsfromtorchvision.

tortorish·2022-12-22 11:04

卷积神经网络的实战 - 力战手写mnist数据集

写在前面实战项目全是干货，因此我默认读者掌握了一些神经网络的基本原理，对于过程中的算法推导和一些基本思想我会一笔带过或者以注释的形式体现。希望大家能从这个实战项目上，学习到这类问题的方法和解题思想，按部就班的完成其实这个项目跟下来之后，是可以复用到其他同类型的项目的。LETSGO！仅以此篇，送给海外留学的刘哥，祝勤勉好学，厚积薄发！项目实战运行环境：python3.8.5调包importpanda

Yooooung_Lee·2022-12-22 10:09

扩散模型：Diffusion models as plug-and-play priors作为即插即用先验的扩散模型

：Diffusionmodelsasplug-and-playpriors作为即插即用先验的扩散模型0.摘要1.概述2.方法2.1.问题设置2.2.将去噪扩散概率模型作为先验3.实验：图像生成3.1.MNIST

HheeFish·2022-12-22 09:44

深度学习实验（四）——卷积神经网络编程

深度学习实验四:卷积神经网络编程本次实验练习使用torch.nn中的类设计一个卷积神经网络进行MNIST手写体数字图像分类。

introversi0n·2022-12-22 08:58

pytorch【神经网络训练minst-fashion数据集】

importtorchvisionimporttorchvision.transformsastransforms#dataloader/TensorDataset-对数据的结构，归纳方式进行变换#torchvision.transforms对数据集的数字本身惊醒修改#实例化数据mnist

桜キャンドル淵·2022-12-22 07:22

FATE联邦学习笔记（一）

单机版教程参考：横向联邦学习实践集群版教程参考：使用FATE进行图片识别的深度神经网络联邦学习实际使用中提出了这样一个问题：在案例中，mnist数据集是随机划分的，即每一个数据集内同时存在0~9全部标签

Doodlera·2022-12-22 06:22

Fate集群 | 基于MNIST数据集的模型训练+模型预测详细过程

文章目录一、获取数据集并简单处理1、分割数据集2、拷贝数据集二、模型训练1、上传数据1）host方2）guest方2、构建模型3、修改配置文件1）DSL简介2）DSL配置文件3）运行配置文件4、提交任务，训练模型三、模型预测1、修改配置文件2、模型部署3、运行配置文件4、进行模型预测基于Fate的DSLV2，需要提前在两台Ubuntu16.04虚拟机上完成fate集群部署，部署过程可以参考使用Ku

VV一笑ヽ·2022-12-22 06:20

fashion mnist数据是怎么制作的_【Microsfot nni】使用NNI的fashion-mnist例子分析

使用NNI的fashion-mnist例子分析测试系统Ubuntu16.04python3.5fashion-mnistfashion-mnist训练集包含60000张图片，测试集包含10000张图片，

weixin_39963096·2022-12-21 19:08

python出现Errno 2] No such file or directory错误解决方法

/mnist_image_label/mnist_train_jpg_60000.txt'这个没有查找到子文件或者子文件夹的问题。2、解决方法：首先，确定所写的路径中包含

木心·2022-12-21 17:24

Tensorflow 01: mnist-softmax

今天介绍的是用tensorflow中的softmax实现mnist手写体数字的分类识别。mnist数据加载#coding=utf-8importtenso

cltdevelop·2022-12-21 14:31

Pytorch_Day02_MNIST数据集识别

欢迎来到黄黄自学室MNIST数据集识别损失函数非线性函数ReLU识别步骤加载数据构建网络模型训练测试加载包utils.py亲爱的朋友们！任何时候都要抬头挺胸收下巴，慢慢追赶！

qq_44276069·2022-12-21 14:58

MNIST数据集手写数字识别（CNN）

大家好，我是Sonhhxg_柒，希望你看完之后，能对你有所帮助，不足请指正！共同学习交流个人主页－Sonhhxg_柒的博客_CSDN博客欢迎各位→点赞+收藏⭐️+留言系列专栏-机器学习【ML】自然语言处理【NLP】深度学习【DL】foreword✔说明⇢本人讲解主要包括Python、机器学习（ML）、深度学习（DL）、自然语言处理（NLP）等内容。如果你对这个系列感兴趣的话，可以关注订阅哟1数据集

Sonhhxg_柒·2022-12-21 13:04

猫狗识别与分类

源码以及数据集四、基础猫狗识别程序如下1、train.pytrain.py程序结构：2、detect.pydetect.py程序结构：五、配置环境过程1、打开AnacondaPrompta、创建一个叫MNIST4

风吹落叶花飘荡·2022-12-21 08:39

在BSV上运行深度神经网络

它使用手写数字的MNIST数据集进行离线训练。该模型采用28x28灰度像素的图像并输出0到9的数字。深度神经网络简介人工神经网络是受生物神经网络启发而构建的。网络通过接触大量带标签的数据示例来学习。

sCrypt 智能合约·2022-12-21 07:09

weight&bias新手教程

本教程主要也是讲解一下官方的例子，通过在mnist数据集上训练，让大家了解一下基础操作和实际效果，想要了解高级操作的话可以直接搜wandb库的使用，weight&bias官网地址https://wandb.ai

烨( •̀ ω •́ )y·2022-12-21 07:36

语义分割之加载训练数据

语义分割之加载训练数据一.列出数据集目录中与json文件同名的全部文件夹二.根据目录加载图像三.训练四.其他当你想使用自己的数据集训练一个语义分割神经网络时,可能会遇到下面的问题很多教程在开始时都是使用mnist

Mr-MegRob·2022-12-21 07:33

知识蒸馏的简要概述

通过应用此方法，作者发现他们在MNIST数据集上取得了

CV技术指南(公众号)·2022-12-21 07:55

【Python机器学习】神经网络中常用激活函数、损失函数、优化方法（图文解释附源码）

下面以经典的分类任务：MNIST手写数字识别，采用全连接层神经网络MNIST数据集是一个手写体的数字图片集，它包含有训练集和测试集，由250个人手写的数字构成。

showswoller·2022-12-21 06:34

NVIDIA深度学习基础-理论与实践入门课程笔记及测验参考代码

1.使用MNIST数据集进行图像分类1.1MNIST数据集在深度学习的历史当中，对MNIST数据集里的70000张手写体数字的图像进行0到9的正确分类是一个重大的进展。

柃歌·2022-12-20 18:08

NN对图像数据进行预测；DNN对文本数据进行预测；CNN对文本数据进行分类

NN对图像数据进行预测1.1代码defcv_test():print(time.strftime("%Y-%m-%d%H:%M:%S",time.localtime()))#导入数据集fashion_mnist

念奴·2022-12-20 18:04

基于stm32f407的MNIST数字识别

基于stm32f407的MNIST数字识别本文是将数字识别模型应用到stm32的实例，利用X-CUBE-AI将模型导入单片机进行调试开发环境操作系统：Windows模型训练：tensorflow2.1cpu

yy1165634662·2022-12-20 16:44

基于stm32f429的手写识别_【工程分析】基于ResNet的手写数字识别

ねぇ呐私に気付いてよ快点注意到我吧もうそんな事那种事一定望んでも再去奢求しょうがないだろ也无可奈何吧——真野あゆみ《Bipolaremotion》（作詞：Mitsu）本文将以mnist为原材料，用ResNet

weixin_39850152·2022-12-20 16:42

CNN(卷积神经网络)

一个基于MNIST数据集的简单卷积神经网络案例importtorchfromtorchimportnn,optimimporttorch.nn.functionalasFfromtorch.utils.dataimportDataLoaderfromtorchvisionimportdatasets

Jin、焯·2022-12-20 15:09

LeNet-5实现MNIST分类

LeNet-5实现MNIST分类本人水平有限，如有错误，欢迎指出！

NickHan_cs·2022-12-20 15:38

hrsc2016 下载数据集_使用torchvision下载MINIST及配置踩坑笔记

1、MINIST简介MNIST数据集是在神经网络学习中一个被嚼烂的数据集MNIST数据集可在知乎-安全中心yann.lecun.com获取,它包含了四个部分:Trainingsetimages:train-images-idx3

weixin_39793708·2022-12-20 14:29

Fashion MNIST数据集介绍及下载

FashionMNIST（服饰数据集）的作用是经典MNIST数据集的简易替换，MNIST数据集包含手写数字（阿拉伯数字）的图像，两者图像格式及大小都相同。

Dick-andy·2022-12-20 14:45

LeNet-5

在MNIST数据集上，LeNet-5模型可

Wanderer001·2022-12-20 14:44

LeNet-5应用

目录实验1：实现MNIST手写数字识别1、导入需要的库2、使用GPU训练3、图像增强4、载入数据5、图片可视化6、LeNet模型7、加载模型并打印参数8、损失函数，优化器9、训练函数10、可视化预测结果实验

我闻如是·2022-12-20 14:36

Pytorch 学习日记（一）

train训练代码"""模型的训练"""fromdatasetimportget_dataloaderfrommodelsimportMnistModelfromtorchimportoptimimportconffromtqdmimporttqdmimportnumpyasnpimporttorchimportosfromtestimportevalimporttorch.nnasnnimpo

qq_42370940·2022-12-20 12:06

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