Mnist 第55页

手把手实战PyTorch手写数据集MNIST识别项目全流程

目录摘要一、认识MNIST手写数据集二、实战流程1、加载必要的库2、定义超参数3、构建transform，对图像做处理4、下载、处理、加载数据集下载、处理数据集加载数据集5、构建网络模型6、定义优化器7

果子尝尝·2022-11-06 07:59

深度学习案例分享 | PyTorch 实现 Fashion-MNIST 服装数据分类

今天我们使用LeNet-5（它是最早发布的卷积神经⽹络之⼀）来实现Fashion-MNIST服装图⽚的分类任务。读取数据集Fashion-MNIST数据集中的图像是一个28*28的灰度图像。

程序员学长·2022-11-06 07:29

pytorch 图像分类数据集（Fashion-MNIST）

原文链接http://tangshusen.me/Dive-into-DL-PyTorch/#/chapter03_DL-basics/3.5_fashion-mnist我们将使用torchvision

imxlw00·2022-11-06 07:28

卷积神经网络（DenseNet）识别Fashion-MNIST数据集（Pytorch版）

卷积神经网络（DenseNet）识别Fashion-MNIST数据集（Pytorch版）1.前言1.1案例介绍1.2环境配置1.3模块导入2.图像数据准备2.1训练验证集的准备2.2测试集的准备3.卷积神经网络的搭建

奔跑的chanchanchan·2022-11-06 07:27

卷积神经网络（ResNet-18）识别Fashion-MNIST数据集（Pytorch版）

卷积神经网络（ResNet-18）识别Fashion-MNIST数据集（Pytorch版）1.前言1.1案例介绍1.2环境配置1.3模块导入2.图像数据准备2.1训练验证集的准备2.2测试集的准备3.卷积神经网络的搭建

奔跑的chanchanchan·2022-11-06 07:26

VGG-pytorch实现

2.pytorch网络设计这里采用的数据集为FashionMNIST数据集，慢慢地往后的文章也会引入更多的数据集使用，F

TOPthemaster·2022-11-06 07:56

卷积神经网络（VGG-11）识别Fashion-MNIST数据集（Pytorch版）

卷积神经网络（VGG-11）识别Fashion-MNIST数据集（Pytorch版）1.前言1.1案例介绍1.2环境配置1.3模块导入2.图像数据准备2.1训练验证集的准备2.2测试集的准备3.卷积神经网络的搭建

奔跑的chanchanchan·2022-11-06 07:56

卷积神经网络（GoogLeNet）识别Fashion-MNIST数据集（Pytorch版）

卷积神经网络（GoogLeNet）识别Fashion-MNIST数据集（Pytorch版）1.前言1.1案例介绍1.2环境配置1.3模块导入2.图像数据准备2.1训练验证集的准备2.2测试集的准备3.卷积神经网络的搭建

奔跑的chanchanchan·2022-11-06 07:56

基于径向基函数RBF网络的手写数字分类（Matlab代码实现）

、目录1概述2运行结果3Matlab代码实现1概述本文的目标是使用径向基函数网络对MNIST数据集中的手写数字（从0到9)进行分类。

研学社·2022-11-06 07:24

Pytorch 基于VGG-16的服饰识别（使用Fashion-MNIST数据集）

本文内容：Pytorch基于VGG的服饰识别（使用Fashion-MNIST数据集）更多内容请见Pythonsklearn实现K-means鸢尾花聚类Pytorch基于LeNet的手写数字识别Pytorch

小嗷犬·2022-11-06 07:54

深度学习模型的断点续训、参数提取与acc、loss可视化 (全代码)

下面是在最简单的识别mnist数据集的DNN基础上逐渐加功能：importtensorflowastfimportosmnist=tf.keras.datasets.mnist(x_train,y_train

全栈O-Jay·2022-11-05 22:41

基于Numpy构建全连接前馈神经网络进行手写数字识别

文章目录(一)问题描述(二)设计简要描述(三)程序清单(四)结果分析(五)调试报告(六)实验小结(一)问题描述不使用任何机器学习框架，仅仅通过Numpy库构建一个最简单的全连接前馈神经网络，并用该网络识别mnist

CSU迦叶·2022-11-05 22:40

简单实现,pytorch+全连接网络+MNIST识别

目录net.py：train.pytest.py总结：在这里简单实现一下基于全连接层的手写体识别，一下是代码部分定义三层网络结构，在这里设定了三个网络，第一个SimpleNet，单纯就是三层网络第二个Activation_Net，在每层网络输出后面添加了激活函数第三个Batch_Net，在每层网络输出后经过BatchNorm1d（批标准化），在经过激活函数注意：net.py：#开发人员：***#开

子根·2022-11-05 22:10

吴裕雄 python 神经网络TensorFlow实现LeNet模型处理手写数字识别MNIST数据集

importtensorflowastftf.reset_default_graph()#配置神经网络的参数INPUT_NODE=784OUTPUT_NODE=10IMAGE_SIZE=28NUM_CHANNELS=1NUM_LABELS=10#第一层卷积层的尺寸和深度CONV1_DEEP=32CONV1_SIZE=5#第二层卷积层的尺寸和深度CONV2_DEEP=64CONV2_SIZE=5#全

weixin_30662539·2022-11-05 22:10

keras入门系列（一）——实现全连接神经网络手写数字的分类识别

【参考视频网址：】https://space.bilibili.com/45151802/video（老师讲的特别好，良心推荐）【mnist数据集下载：】https://download.csdn.net

Seasea77·2022-11-05 22:10

机器学习实验——BP神经网络之手写数字识别

数据集手写数字的数据集取自Mnist，5000个训练样本网络结构把20×20的样本图像的每一个像素作为一个输入神经元，所以输入层的维度是400，由于手写数字识别的任务比较简单，所以只用一层隐藏

_wayne2_·2022-11-05 22:39

Tensorflow: MNIST数据集实现DNN、CNN、LSTM神经网络

最近学了一下tensorflow的基本用法，这里做一下总结全连接深度神经网络(FC-DNN)全连接深度神经网络，每一层的神经元直接都是全连接，并且不共享权值。在普通的分类的问题中表现的不错，但是对于图片处理等具有网格形式的数据，最好采用CNN(卷积神经网络)，对于序列化数据如NLP(自然语言处理)、文字分析等采用RNN(循环神经网络)表现更佳。DNN用tensorflow的实现代码如下。impor

菜鸡儿的架构师之路·2022-11-05 22:39

纯手撸一个神经网络（只用numpy识别mnist数据集，全代码）

全代码纯手撸一个识别mnist手写数据集的2层DNN网络，所有库函数的低层NumPy代码都已给出，这串代码直接运行就能跑！不需要其他文件。

全栈O-Jay·2022-11-05 22:09

CNN卷积神经网络

/util');loadmnist_uint8;train_x=double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x=double(reshape(test_x

我是你的春哥！·2022-11-05 14:03

Pytorch简单使用MINIST数据集

图像分类数据集中最常用的是手写数字识别数据集MNIST[1]。但大部分模型在MNIST上的分类精度都超过了95%。

phac123·2022-11-05 07:45

3.5 图像分类数据集（Fashion-MNIST）

文章目录3.5图像分类数据集（Fashion-MNIST）3.5.1获取数据集3.5.2读取小批量小结3.5图像分类数据集（Fashion-MNIST）在介绍softmax回归的实现前我们先引入一个多类图像分类数据集

谦小白·2022-11-05 07:45

3.5_fashion-mnist

3.5图像分类数据集（Fashion-MNIST）在介绍softmax回归的实现前我们先引入一个多类图像分类数据集。

给算法爸爸上香·2022-11-05 07:44

动手学深度学习：3.5 图像分类初级

3.5图像分类数据集（Fashion-MNIST）在介绍softmax回归的实现前我们先引入一个多类图像分类数据集。

AI_Younger_Man·2022-11-05 07:13

深度学习pytorch--MNIST数据集

图像分类数据集（Fashion-MNIST）在介绍softmax回归的实现前我们先引入一个多类图像分类数据集。它将在后面的章节中被多次使用，以方便我们观察比较算法之间在模型精度和计算效率上的区别。

赤坂·龙之介·2022-11-05 07:11

动手学pytorch笔记整理06

softmax-regression；fashion-mnistsoftmax回归分类问题softmax回归模型单样本分类的矢量计算表达式小批量样本分类的矢量计算表达式交叉熵损失函数模型预测及评价小结图像分类数据集

凛雨时冽·2022-11-05 07:11

Pytorch 基于AlexNet的服饰识别（使用Fashion-MNIST数据集）

本文内容：Pytorch基于AlexNet的服饰识别（使用Fashion-MNIST数据集）更多内容请见Pythonsklearn实现SVM鸢尾花分类Pythonsklearn实现K-means鸢尾花聚类

小嗷犬·2022-11-05 07:40

LeNet实现手写数字识别

MNIST数据集：https://github.com/wwjjss/MNIST/tree/main代码：https://github.com/wwjjss/LeNet_MNIST/tree/mainLeNet

让我看看谁在学习·2022-11-04 06:06

PyTorch实现MNIST手写数字识别/LeNet/tensorboard绘制loss曲线

文章目录0MNIST是什么？1环境搭建与超参数设置2下载数据集3装载数据集并可视化3.1查看训练数据的构成3.2可视化部分训练数据4构建LeNet网络4.1什么是LeNet？

黑夜里游荡·2022-11-04 06:36

【LeNet-5】手写数字识别MNIST

目录1、LeNet5模型2、训练模型3、输出1、LeNet5模型模型特点：每个卷积层包含3个部分：卷积、池化（AveragePooling）、非线性激活函数(Tanh)classLeNet5(nn.Module):"""使用sequential构建网络，Sequential()函数的功能是将网络的层组合到一起"""def__init__(self,in_channel,output):super(

Enzo 想砸电脑·2022-11-04 06:06

python手写数字识别dnn_Pytorch实战1：LeNet手写数字识别 (MNIST数据集)

Pytorch实战1：LeNet手写数字识别(MNIST数据集)发布时间：2018-04-2610:57,浏览次数：935,标签：PytorchLeNetMNIST版权说明：此文章为本人原创内容，转载请注明出处

weixin_40005437·2022-11-04 06:06

PyTorch 学习笔记 5 —— 实现手写数字识别 LeNet-5

1.MNISTMNIST数据集是一个包含了50000个训练数据，10000个测试数据的手写数字数据集，每张手写数字图像大小为为28×2828\times2828×28，包含10个类别。

我有两颗糖·2022-11-04 06:04

pytorch实现LeNet模型MNIST手写识别

文章目录模块导入，常量参数设定数据加载LeNet模型搭建查看模型结构模型训练测试函数模型训练，测试模块导入，常量参数设定importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFimporttorch.optimasoptimfromtorchvisionimportdatasets,transformsfromtorchsummaryimp

请叫我徐先生·2022-11-04 06:04

Pytorch 基于LeNet的手写数字识别

数据集：使用MNIST数据集(MixedNati

小嗷犬·2022-11-04 06:03

拓端tecdat|用TensorFlow实现MNIST

拓端研究室TRL·2022-11-03 18:47

采用附加动量法和自适应学习率设计来改进bp神经网络的迭代速度，如果不迭代学习率会提高精度；迭代学习率（自适应）会加快收敛，但精度降低（Matlab代码实现）

神经网络的迭代速度，如果不迭代学习率会提高精度；迭代学习率（自适应）会加快收敛，但精度降低（Matlab代码实现）2Matlab代码实现clearall;closeall;clc;er=[];loadmnist_uint8

研学社·2022-11-03 18:05

（刘二大人）PyTorch深度学习实践-多分类问题（Minist）

首先解决加载数据集缓慢以及不成功问题去Minist官网下载四个数据集，放到你的项目文件中，最好放在MINIST/raw文件夹中，切忌不要随便解压，这里我的路径为E:\learn_pytorch\LE\MNIST

Catherine_bling·2022-11-03 09:27

初学者学深度学习：7步学会 Pytorch 基础

文章目录步骤1：创建数据步骤2：自动梯度计算步骤3：拟合曲线步骤4：加载MNIST数据集步骤5：定义全连接网络步骤5：训练卷积神经网络步骤7：模型训练技术提升交流步骤1：创建数据Tensors张量是一种特殊的数据结构

Python数据开发·2022-11-03 09:55

搭建基于Python的数字图像识别系统（一）

首先，本文讲述了JupyterLab的安装和使用方法；然后，本文讲述了手写数字图像的算法基础；接着，本文讨论了对MNIST数据集进行识别的项目搭建分析；最后提出了该系统的实践意义。

Emmazzzz·2022-11-03 08:06

python神经网络图像识别note

BP神经网络手写数字识别mnist测试集(28*28)识别mnist训练集60000个样本,测试集10000个样本,发现使用4层BP神经网络784,50,20,10没有3层神经网络784,100,10识别率高

fantasysolo·2022-11-03 08:30

利用MINIST数据集识别手写数字

一、MINIST数据集MNIST数据集可在http://yann.lecun.com/exdb/mnist/获取,它包含了四个部分:Trainingsetimages:train-images-idx3

风来12·2022-11-03 08:00

PySyft中model.get()方法解释

然后在网上找各种帖子学习了一点基础的东西，其中有一篇比较经典的帖子是：Pysyft实战4：使用pysyft在MNIST数据集上训练CNN网路。

学习的学习者·2022-11-02 22:33

使用LeNet实现图像分类任务

本篇的主要内容是解析一下使用MindSpore深度学习框架训练LeNet网络对Mnist数据集进行分类。

小乐快乐·2022-11-02 15:11

09 Softmax 动手学深度学习 PyTorch版李沐视频课笔记

动手学深度学习PyTorch版李沐视频课笔记李沐视频课笔记其他文章目录链接(不定时更新)文章目录动手学深度学习PyTorch版李沐视频课笔记一、图像分类数据集1.Fashion-MNIST2.通过框架的内置函数将

认真学习的小张·2022-11-01 19:45

卷积神经网络实现多个数字识别

数据集：MNIST框架：Keras显卡：NVIDIAGEFORCE750M参考：Keras中文文档这是优达学城的深度学习项目，数据集和需求都很简单，关键是为了熟悉框架的使用以及项目搭建的套路，只要用很简单的卷积神经网络就能实现

西西L·2022-11-01 11:19

【pytorch实战学习】第六篇：CIFAR-10分类实现

非晚非晚·2022-10-31 22:26

第四章：PyTorch基础实战之FashionMNIST时装分类

文章目录第四章：PyTorch基础实战基础实战——FashionMNIST时装分类首先导入必要的包配置训练环境和超参数数据读入和加载模型设计设定损失函数设定优化器训练和测试（验证）模型保存第四章：PyTorch

HammerDeng·2022-10-30 17:23

tensorflow2.0 最详细的模型训练步骤直接上代码

importosimporttensorflowastffromtensorflowimportkerasfromtensorflow.kerasimportlayers,optimizers,datasetsimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportdatetimedefprepare_mnist_features_and_labels

weixin_42713739·2022-10-30 14:51

【深度学习手记】使用DNN训练与CNN训练对数据集的要求不一样，为什么CNN网络训练输入的数据需要4维的

我们以经典的Mnist数据来了解一下这个简单的原因。

大气层煮月亮·2022-10-30 13:47

NNDL 实验六卷积神经网络(3)LeNet实现MNIST

我们采用常用的手写数字识别数据集：MNIST数据集。MNIST数据集是计算机视觉领域的经

白小码i·2022-10-30 07:15

卷积神经网络（CNN）实现mnist手写数字识别学习

活动地址：CSDN21天学习挑战赛目录一、前期工作1、设置GPU（使用CPU可以忽略这一步）**2、导入数据3、归一化4、可视化图片5、调整图片格式二、构建CNN模型三、编译模型四、训练模型五、预测一、前期工作我的环境语言环境：python3.7编译器：pycharm+jupyternotebook深度学习环境：tensorflow21、设置GPU（使用CPU可以忽略这一步）**importten

小白冲冲冲··2022-10-30 07:43

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