Mnist 第48页

mat1 and mat2 shapes cannot be multiplied (128x432 and 576x64)的解决

今天博主在跑大佬博主的pytorchcnn分类mnist数据集的程序——大佬博主文章（第四个网络）出现问题：经过尝试，发现是在定义网络中的问题将x=x.view(128,-1)改为x=x.view(-1,64

captain飞虎大队·2022-11-22 13:47

TensorFlow训练模型的过程中打开tensorboard

实时观察训练损失和验证集准确率，一直出错，打开tensorboard后在浏览器查看，然后训练就停止了，提示信息如下：File"D:/ProgramData/PycharmProjects/tf_learn/mnist

qiumokucao·2022-11-22 13:41

【机器学习/数据预处理】从公开的数据集中筛选出自己需要的部分（以MNIST为例）

像是MNIST之类的公开数据集都是打包好了的，不易读取其中的部分数据。下面我们就通过写一点python的代码实现数据集的筛选。

K.K.U·2022-11-22 13:05

【TensorFlow】MNIST手写数字识别

MNIST MNIST是一个非常简单的机器视觉数据集。如图，它由几万字28像素×28像素的手写数字组成，这些图片只包含灰度值信息。我们的任务是对这些手写数字的图片进行分类，转成0~9一共10类。

笔尖bj·2022-11-22 12:44

Mnist数据集解析

Mnist数据集是手写数字图像集，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研究论文等各种场合。

papaofdoudou·2022-11-22 12:43

MNIST数据集使用详解

数据集下载网址：http://yann.lecun.com/exdb/mnist/下载后无需解压，将其放在一个文件夹下即可：数据说明：数据集常被分为2~3个部分训练集(trainset)：用来学习的一组例子

这是一个死肥宅·2022-11-22 12:38

MNIST数据集的下载

看了莫烦的教学视频后，我准备自己试试，可是直接在线下载过于缓慢，大概需要几个小时，于是我尝试先去官网下载数据集，再从本地导入，此时参照了一些博客，把url里的官网链接地址改成了本地地址（以file:///开头），可是这样依然会报错：：EOFError:Compressedfileendedbeforetheend-of-streammarkerwasreached。查阅博客发现可能原因是minis

Emily_333·2022-11-22 12:08

从零到一实现神经网络（三）：mnist数据集

目录mnist数据集一种调用数据集的api（压缩包格式）对于该数据集的理解信息解读1信息解读2信息解读3解压数据集并将其中的数据转化为Numpy数组操作步骤使用gzip解压缩关于numpy.frombuffer

夺笋123·2022-11-22 12:07

MNIST数据集

一、MNIST数据集介绍MNIST数据集是NIST（NationalInstituteofStandardsandTechnology，美国国家标准与技术研究所）数据集的一个子集，MNIST数据集可在http

保持理智802·2022-11-22 12:32

VoxelMorph-无监督医学图像配准-代码讲解

代码分析与讲解：1.库的导入：2.图像的输入与预处理：3.手动创建变换矩阵：4.WarpData5.展示结果第二部分：VoxelMorphtutorialVoxelMorph模型和训练教程代码分析与讲解：一、MNIST

MaybeRichard·2022-11-22 12:49

从1开始Tensorflow——2.图片多分类模型（垃圾分类，验证码识别基础）

本次需要用到数据集FashionMNIST，不过新人们不要担心，这不需要去自己寻找。使用这个数据集只需要运行下面的代码，就可以自动加载了（首次使用会自动下载，之后使用就不需要啦！）

小机智桑·2022-11-22 12:46

Tensorflow实现Softmax Regression识别手写数字

一、MNIST数据集MNIST数据集是一个非常简单的机器视觉数据集，由几万张28*28像素的手写数字组成，且这些数字只包含灰度值信息。

weixin_33711641·2022-11-22 10:14

Tensorflow入门（谭秉峰）（六）MNIST数据集手写体识别

1.加载已经下载好的数据集（MNIST）#Author:Zubin#-*-coding:utf-8-*fromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_data

Coding#Life·2022-11-22 10:39

使用Paddle Paddle构建手写数字识别模型

使用PaddlePaddle构建手写数字识别模型对于构建一个深度学习的模型往往由如下步骤去实现，本小白在此文中使用经典的mnist数据集来构建手写数字识别模型为例来入门深度学习数据处理MNIST数据集以

weixin_44506809·2022-11-22 09:08

手写数字识别模型

importpaddlefrompaddle.nnimportLinearimportpaddle.nn.functionalasFimportosimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplttrain_dataset=paddle.vision.datasets.MNIST

靓仔07·2022-11-22 08:57

基于Paddle的手写数字识别模型

百度飞桨(paddlepaddle)是百度的开源深度学习平台，今天就利用paddle来编写入门级的手写数字模型．一，准备数据下载数据集，这里我们使用的是MNIST数据集#下载原始的MNIST数据集并进行解压

Jasonzhiying·2022-11-22 08:49

学习笔记：动手学深度学习 12 softmax回归的从零开始实现

:train_iter,test_iter=d2l.load_data_fashion_mnist(batch_size)BackendQt5Aggisinteractivebackend.Turningint

进击的番茄~·2022-11-22 08:50

pytorch test单张图片_用PyTorch实现MNIST手写数字识别(非常详细)

原文链接：https://nextjournal.com/gkoehler/pytorch-mnistnextjournal.com欢迎关注公众号：xfxuezhanghello大家好！

weixin_39660408·2022-11-22 08:50

深度学习——多分类问题(SOFTMAX MNIST)-学习笔记

深度学习——多分类问题在深度学习里有个经典的数据集MNIST-dataset，它是一个手写的数字照片集合，也是一个经典的多分类的问题这个集合是由0～910个数组成的集合，我们需求是分析输入的数字对应真实数字的概率是多少

爱学习的Gunther·2022-11-22 08:18

《动手学深度学习》softmax回归的从零开始实现

importtorchfromIPythonimportdisplayfromd2limporttorchasd2lbatch_size=256train_iter,test_iter=d2l.load_data_fashion_mnist

认真学习！！！·2022-11-22 08:47

基于pytorch神经网络的学习（二）

在上一节中，我们构建一个简单的全连接网络模型实现手写字体识别的任务，由于Mnist数据集的数据是图片，使用全连接网络显然不合适。

qq_42007099·2022-11-22 08:16

基于pytorch神经网络的学习（一）

本文将介绍搭建一个简单的手写字体Mnist分类任务，了解一些基础的torch模块的使用，从较为简单的案例入手，为接下来的学习打下基础（其中不涉及卷积神经网络）。

qq_42007099·2022-11-22 08:15

PyTorch深度学习实践（九）多分类问题-MNIST数据集

多分类问题用SoftMax分类器要求输出的分类概率都大于0且总和为1把输出经过sigmoid运算就可以上图的交叉熵损失就包含了softmax计算和右边的标签输入计算（即框起来的部分）所以在使用交叉熵损失的时候，神经网络的最后一层是不要做激活的，因为把它做成分布的激活是包含在交叉熵损失里面的，最后一层不要做非线性变换，直接交给交叉熵损失如上图，做交叉熵损失时要求y是一个长整型的张量，构造时直接用cr

此生辽阔·2022-11-22 08:43

跟着B站学习pytorch-p13 mnist手写数字图片分类问题

一概述上一节学习了逻辑回归，在这一节里,我们将使用PyTorch来解决分类任务.关于测试数据集MNIST:MNIST包含0~9的手写数字,共有60000个训练集和10000个测试集.数据的格式为单通道28

bohu83·2022-11-22 08:37

机器学习入门（一）--MNIST（pytorch）模型的构造以及使用（详细）

识别手写数字（MNIST数据集）model的构建1.加载必要的库importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFimporttorch.optimasoptimfromtorchvisionimportdatasets

亚伯拉罕·黄肯·2022-11-22 08:07

【pytorch】MNIST 梯度上升法求使得某类概率最大的样本

目标：用MNIST训练一个CNN模型，然后用梯度上升法生成一张图片，使得模型对这张图片的预测结果为8importnumpyasnpimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFimporttorch.optimasoptimimporttorchvisionimporttorchvision.transformsastransfo

x66ccff·2022-11-22 08:31

以5‰的概率计算一个网络准确率达到99.9%的时间和迭代次数---实例三分类mnist 3，4，5

δ：神经网络输出与收敛对象的差值的绝对值制作一个带一个3*3卷积核的神经网络，测试集是mnist的3,4,5图片集，将28*28的图片缩小成9*9，网络结构是49*30*3，将这个网络画成图这个网络分成三个部分让

黑榆·2022-11-22 06:43

MindSpore图片分类之代码实现

在了解过该网络的原理后，那么本次我们将通过使用MindSpore工具实现MNIST数据集的分类。2.模型的构造对于一个完整图片分类模型，通常有以下几个组成部分。

xi_xiyu·2022-11-22 06:11

mindspore官网教程中的初学入门中，导入数据时有map映射不太懂

问题描述：defcreate_dataset(data_path,batch_size=32,repeat_size=1,num_parallel_workers=1):#定义数据集mnist_ds=ds.MnistDataset

昇思MindSpore·2022-11-22 06:25

MindSpore【初学入门】教程在线运行时报错

/datasets/MNIST_Data/train./datasets/MNIST_Data/test!

昇思MindSpore·2022-11-22 06:54

解决from sklearn时，Script报错cannot import name show_config from numpy以及fetch_openml(‘mnist 784‘)会报错

1、刚开始是遇到scikit-learn版本问题，报错无法导入fetch_mldata包，这是由于scikit-learn0.20版本过高已经不支持fetch_mldata，需要降低包的版本到0.19.2以下。我尝试通过pipunistallscikit-learn和pipinstallscikit-learn==0.19.2，但是报错没有Script模块，当时通过pipinstallScript

cs_dn_268·2022-11-22 05:33

tensorflow搭建RNN模型

使用RNN处理MNIST手写数据集一般来说CNN用来处理图像会更好一些，RNN一般用来处理语言或者情感方面的知识，这次就简单使用RNN来处理MNIST数据集原理框图入下：代码：importtensorflowastf

Happme1·2022-11-22 05:08

tensorflow2搭建基础神经网络模型

()1.1Sequential()容器1.2compile配置神经网络的训练方法1.3fit()执行训练过程1.4model.summary()打印和统计1.5鸢尾花示例2.搭建网络模型class3.MNIST

Rocket,Qian·2022-11-22 05:38

TensorFlow构建模型一

数据集使用的是fashionmnist数据集，不用额外下载，可以直接用keras加载：(train_images,train_labels),(test_images,test_labels)=keras.datasets.fashion_mnist.load_data

superY25·2022-11-22 05:37

《实战》基于tensorflow搭建逻辑回归模型

基于tensorflow搭建逻辑回归模型1.用Mnist数据集进行逻辑回归任务2.逻辑回归任务2.1模型2.2迭代1.用Mnist数据集进行逻辑回归任务本次实战，主要要学习完成，通过tesorflow搭建一个逻辑回归模型

驭风少年君·2022-11-22 05:07

深度学习系列：卷积神经网络(CNN)和LeNet 5

前言前面介绍了全连接神经网络并将其运用在MNIST手写数字的数据集上，能够取得一定的准确率，但是对于图像的识别，我们有一种更高效、更准确的神经网络模型：卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork

小切~·2022-11-22 04:38

【代码解析（2）】Communication-Efficient Learning of Deep Networks from Decentralized Data

-*-#Pythonversion:3.6importcopyimporttorchfromtorchvisionimportdatasets,transformsfromsamplingimportmnist_iid

缄默的天空之城·2022-11-22 03:25

特征工程（七）—特征学习RBM

1、MNIST数据集"""MNIST数据集，包括6000个0-9手写数字图像，以及学习的真实值此处使用很低级的特征，而不是解释性很好的特征。

undo_try·2022-11-22 02:25

Pytorch从零构建CNN实战

Pytorch从零构建CNN网络实战前言CNN基础卷积核一维卷积核二维卷积核池化视图从零构建CNN网络基于MNIST包的图像识别实战数据获取训练函数主程序前言本文是基于Pytorch进行构建CNN(ConvolutionNeuralNetwork

邢浩运·2022-11-22 02:05

【PyTorch】PyTorch的各个组件和实战

pytorch自带的dataset类1.2.1.2自己定义dataset1.2.2Dataloader1.3模型构建1.4模型初始化1.5损失函数：1.6训练和评估1.7可视化1.8优化器2FashionMNIST

Katniss的名字被占用·2022-11-22 02:54

mnist 测试数据集挑选一些不规范的数据

MNIST数据集分训练数据集和测试数据集，其中测试数据集有10000张。对其测试数据编号0-9999.根据编号挑选一些看起来不是很规范的图像数据，标签为名字的最后一位数字。这些数据有：

SuperLuu7·2022-11-22 02:49

以图片形式，序列号＋数据标签名字存储mnist图片到本地

#SavemnisttestdataandcheckwronglabeledtestdataatLocalimportosfromtorchvisionimportdatasetspath='F:\\3.5

SuperLuu7·2022-11-22 02:18

【深度学习8】Pytorch使用及使用小案例

JunLal·2022-11-22 02:45

Python神经网络模型--Sequential应用举例

目录中，你可以找到真实数据集的示例模型：CIFAR10小图片分类：具有实时数据增强的卷积神经网络(CNN)IMDB电影评论情感分类：基于词序列的LSTMReuters新闻主题分类：多层感知器(MLP)MNIST

浮豹·2022-11-22 02:35

Pytorch学习笔记3——实例MNIST

本文首先介绍了数据预处理的方式，如dataset,dataloader。其次通过全连接网络来进行训练。torchvisiontorchvision是pytorch的一个图形库，它服务于PyTorch深度学习框架的，主要用来构建计算机视觉模型。以下是torchvision的构成：torchvision.datasets:一些加载数据的函数及常用的数据集接口；torchvision.models:包含

hello everyone！·2022-11-22 01:05

逻辑回归-手写字符识别

前言逻辑回归虽然在名字里边带了逻辑，但是经常被用于分类问题，而且常和线性回归相结合，本文将利用MNIST数据集，完成多分类问题，带你一窥逻辑回归背后的原理。

耶鲁信·2022-11-21 23:43

tensorflow初体验，记录一下

首先主要记录一些关键词，主要说明这些关键词的个人理解，如有误解，希望提出改正我们就介绍一下mnist的手写数字识别算法吧1.张量这里所说的张量，其实可以类比为Python里面的一些列表，或者列表的嵌套。

迎风搬石头·2022-11-21 22:01

caffe初体验：通过mnist例子对caffe训练模型及使用模型进行了解

caffe初体验：通过mnist例子对caffe训练模型及使用模型进行了解说明参考博文及问题解决1.win10安装虚拟机和ubantu来配置caffe环境2.训练caffe自带的mnist数据集3.使用

八分钟前的旧光·2022-11-21 22:01

MNIST手写数字识别案例TensorFlow 2.0 实践

__version__)2、数据集获取mnist=tf.keras.datasets.mnist(train_images,train_labels),(test_images,

沙子是沙子·2022-11-21 21:30

永兴的tensorflow笔记-9 全连接MNIST初体验（手写字识别）

一、什么是全联接神经网络？全连接神经网络(fullyconnectedneuralnetwork)，顾名思义，就是相邻两层之间任意两个节点之间都有连接。全连接神经网络是最为普通的一种模型（比如和CNN相比），由于是全连接，所以会有更多的权重值和连接，因此也意味着占用更多的内存和计算。全连接层的每一个结点都与上一层的所有结点相连，用来把前边提取到的特征综合起来。由于其全相连的特性，一般全连接层的参数

深度探寻者·2022-11-21 21:28

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