Mnist

pytorch读取MNIST数据集并显示

pytorch读取MNIST数据集并显示#直接下载数据集并读取1代码：importtorchimporttorchvisionimportmatplotlib.pyplotasplt#用于显示图片importosos.environ
待何·2022-10-12 18:08

pytorch读取数据

 Pytorch的torchvision包中提供了一些数据集，比如MNIST，CIFAR-10…今天分享一下怎样去读取torchvision中提供的数据集。
dartao_·2022-10-12 18:24

PyTorch读取图片数据

importtorchfromtorch.utils.dataimportDataLoaderfromtorchvisionimportdatasets,transforms2.下载数据trans=transforms.ToTensor()train_dataset=datasets.MNIST
D.ziyu·2022-10-12 18:21

PyTorch基础-自定义数据集和数据加载器（2）

PyTorch域库提供了许多预加载的数据（例如FashionMNIST）。这些数据集可以子类化torch.utils.data.Dataset并实现特定于特定数据的功能。
一只小小的土拨鼠·2022-10-12 07:25

tensorflow 显存 训练_tensorflow手动指定GPU以及显存大小

近期刚插了一块新的gtx1080ti，几人公用两块卡来做训练、测试、预测等等，网上找了个方式可以指定使用的设备，并且限定使用的显存大小，还是很有用的，亲测可行，拿过来分享给大家~~~~~为了测试方便，使用了mnist
蓝大仙人·2022-10-10 07:30

tensorflow2.x 数据集相关知识和操作

1数据集载入1.1载入开箱即用的数据集首先需要安装一个独立的Python包提供支持：pipinstalltensorflow-datasets导入mnist数据集示例：#导入相关包importtensorflowastfimporttensorflow_datasetsastfds
ERROR_LESS·2022-10-10 07:04

FedML数据处理（MNIST_non-iid数据集）

关于数据集MNIST_non-iidThisbenchmarkdatasetisalignedwiththefollowingpublication:FederatedOptimizationinHeterogeneousNetworks
KylinMoriarty·2022-10-10 07:10

生成对抗网络GANs

GenerativeAdversarialNetsfromdatetimeimportdatetimeimporttensorflowastfimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportmatplotlib.gridspecasgridspecfromtensorflow.examples.tutorials.mnisti
Frank_07·2022-10-09 14:24

stn在mnist上的实现

stn在mnist上的实现个人博客-https://cxy-sky.github.io/代码参考来源：PyTorch框架实战系列（3）——空间变换器网络STN_DanielYuz的博客-CSDN博客理论
Sky_codes·2022-10-08 18:00

Matlab实现Kmeans聚类，并利用匈牙利算法Kuhn-Munkres实现对聚类标签和真实标签的映射，对结果进行聚类精度Accuracy评价和标准互信息Nmi评价

Matlab实现Kmeans聚类，并利用匈牙利算法Kuhn-Munkres实现对聚类标签和真实标签的映射，对结果进行聚类精度Accuracy评价和标准互信息Nmi评价思路输入数据为经典MNIST数据集利用
进击的小王子·2022-10-07 07:29

第六章 深度学习（上中）

其他的深度学习模型在整本书中，我们聚焦在解决MNIST数字分类问题上。这一“下金蛋的”问题让我们深入理解了一些强大的想法：随机梯度下降，BP，卷积网络，正规化等等。但是该问题却也是相当狭窄的。
GarfieldEr007·2022-10-06 22:46

第六章 深度学习（下）

其他的深度学习模型在整本书中，我们聚焦在解决MNIST数字分类问题上。这一“下金蛋的”问题让我们深入理解了一些强大的想法：随机梯度下降，BP，卷积网络，正规化等等。但是该问题却也是相当狭窄的。
GarfieldEr007·2022-10-06 22:46

卷积神经网络（CNN）相关的基础知识

因为在全连接的时候我们都将输入的数据进行了压平处理（都转成了一维，比如前面介绍的MNIST
寅恪光潜·2022-10-06 16:27

使用Pytorch实现手写数字识别

2.1.1torchvision.transforms.ToTensor2.1.2torchvision.transforms.Normalize(mean,std)2.1.3torchvision.transforms.Compose(transforms)2.2准备MNIST
JeffchenITM·2022-10-06 15:43

使用神经网络识别手写数字

PyTorch,MNISTModelTrainResult本文目标：理解代码，能够复现更多细节指路⭐️代码参考原博客写得非常详细实际上识别手写数字是大二《人工智能》的一个实验，当时用的是TensorFlow
ca1man·2022-10-06 15:11

第2周：彩色图片分类｜365天深度学习训练营

CNN）彩色图片分类|第2天作者：K同学啊我的环境：语言环境：Python3.6.5编译器：jupyternotebook深度学习环境：TensorFlow2.4.1卷积神经网络（CNN）基础第1周：mnist
K同学啊·2022-10-05 07:24

8. 网络训练过程 2022-10-01

importtorchfromtorchimportnnfromtorch.utils.dataimportDataLoaderfromtorchvisionimportdatasetsfromtorchvision.transformsimportToTensor,Lambdatraining_data=datasets.FashionMNIST
DrTiger2017·2022-10-05 00:38

PyTorch实现简单的残差网络

本文实现如图1所示的两层残差模块用于识别MNIST数据集，其中每一层均是卷积层。
心️升明月·2022-10-03 07:00

时间序列数据处理1——基于Pytorch构建长短时记忆网络（LSTM）

目录1.LSTM简介1.1从RNN说起1.2什么是LSTM1.3深入LSTM1.4总结2.基于Pytorch的实战2.1核心API2.2LSTM简单测试2.3实现MNIST手写数字分类参考资料1.LSTM
冰火舞动·2022-10-03 07:53

深度学习笔记（2）——pytorch实现MNIST数据集分类（FNN、CNN、RNN、LSTM、GRU）

2FNN（前馈神经网络）3CNN（卷积神经网络）4RNN（循环神经网络）5LSTM（长短期记忆网络）6GRU（门控循环单元）7完整代码0前言快开学了，花了一个晚上时间复习深度学习基础代码，复习了最基础的MNIST
热爱旅行的小李同学·2022-10-03 07:43

利用python卷积神经网络手写数字识别_利用卷积神经网络进行手写数字识别

一、前言本文通过Python构建CNN(卷积神经网络)体系，对mnist(手写数字图片)进行识别，手写数字是从0到9，数据分为60000条训练集，10000条测试集。
weixin_39610721·2022-10-02 11:21

我的Go+语言初体验——Go+语言构建神经网络实战手写数字识别

语言初体验——Go+语言构建神经网络实战手写数字识别0.前言1.神经网络相关概念2.构建神经网络实战手写数字识别2.1构建神经网络2.1.1节点计算2.1.2激活函数2.1.3网络架构2.2读取手写数字MNIST
盼小辉丶·2022-10-02 11:50

365天深度学习训练营-第1周：实现mnist手写数字识别

第一周：实现mnist手写数字识别本文为365天深度学习训练营内部限免文章（版权归K同学啊所有）参考文章地址：深度学习100例-卷积神经网络（CNN）实现mnist手写数字识别|第1天作者：K同学啊|接辅导
木殇子·2022-10-01 07:45

手写数字识别：CNN-AlexNet

作业要求：手写体数字识别数据集：MNIST数据集下载网址：http://yann.lecun.com/exdb/mnist/参考网址：https://zhuanlan.zhihu.com/p/101262336https
tick-tick·2022-10-01 07:14

深度学习实战01-卷积神经网络（CNN）实现Mnist手写体识别

一、前期工作1.检查是否有可用的gpuimporttensorflowastfprint("NumofGPUsavailable:",len(tf.test.gpu_device_name()))2.导入数据#导入数据importtensorflowastffromtensorflow.python.kerasimportdatasets,layers,modelsimportmatplotlib
Lvcx·2022-10-01 07:03

深度学习100例-卷积神经网络（CNN）实现mnist手写数字识别 1

TensorFlow是一个采用数据流图（dataflowgraphs），用于数值计算的开源软件库。从命名来理解：Tensor（张量）意味着N维数组，Flow（流）意味着基于数据流图的计算。Tensorflow运行过程就是张量从图的一端流动到另一端的计算过程。TensorFlow的开发过程中，重点在于构建执行流图。也就是：“DataFlowGraphs”，表示TensorFlow是一种基于图的计算框
程序员到程序猴·2022-10-01 07:49

【深度学习21天学习挑战赛】1、我的手写被模型成功识别——CNN实现mnist手写数字识别模型学习笔记

活动地址：CSDN21天学习挑战赛早上刚刚搭建好学习实验环境，然后就迫不及待的开始第一课的学习深度学习100例-卷积神经网络（CNN）实现mnist手写数字识别|第1天本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客参考文章地址
不负卿@·2022-10-01 07:48

线性回归的数据维度解释，softmax回归、交叉熵损失函数及手工实现_FashionMNIST数据集

一、线性回归与Softmax回归在上一篇线性回归原理及手工实现实现了一层简单的线性回归模型。对于一层简单的Softmax回归模型，可以在线性回归模型输出的基础上再套一层Softmax函数，输出每个类别的概率。对于一层线性回归模型，网络预测的输出Y^\hat{Y}Y^如下所示，其中X∈Rn×dX\in{R}^{n\timesd}X∈Rn×d，W∈Rd×qW\in{R}^{d\timesq}W∈Rd×
PuJiang-·2022-10-01 07:46

深度学习-卷积神经网络-实例及代码3（图像分类LeNet5模型）—利用Tensorflow和mnist数据集训练LeNet5-CNN模型实现手写数字识别

系列文章：深度学习-卷积神经网络-实例及代码0.8—基于最小均方误差的线性判别函数参数拟合训练深度学习-卷积神经网络-实例及代码0.9—MNIST数据集介绍、下载及基本操作深度学习-卷积神经网络-实例及代码
猴哥智能·2022-10-01 07:44

pytorch实现mnist手写彩色数字识别

目录前言一前期工作1.设置GPU或者cpu2.导入数据二数据预处理1.加载数据2.可视化数据3.再次检查数据三搭建网络四训练模型1.设置学习率2.模型训练五模型评估1.Loss和Accuracy图2.总结前言环境：语言环境：Python3.6编译器：jupyterlab深度学习环境：pytorch1.10要求：学习如何编写一个完整的深度学习程序（✔）手动推导卷积层与池化层的计算过程（✔）一前期工作
·2022-09-30 18:55

pytorch-实现mnist手写数字识别（彩色）

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P2周：彩色识别](365天深度学习训练营-第P2周：彩色图片识别·语雀(yuque.com))**原作者：K同学啊|接辅导、项目定制我的环境语言环境：Python3.6编译器：jupyterlab深度学习环境：pytorch1.10参考文章：本人博客(60条消息)机器学习之——tensorflow+pytorch_
重邮研究森·2022-09-30 07:43

基于MNIST实现GAN（pytorch）

基于MNIST实现生成对抗网络（pytorch逐行实现）本文是pytorch逐行实现GAN网络，作为一个基础GAN框架来学习，以后编写复杂的GAN的衍生网络框架都是同样的思想importnumpyasnpimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorchvisionfromtorch.utils.dataimportDataLoader
hxh207·2022-09-30 07:40

GAN学习

基于MNIST的生成对抗样本（GAN）一、导入MNIST数据集（训练模块中）dataset=torchvision.datasets.MNIST("mnist_data",train=True,download
hhackkingz·2022-09-30 07:09

PyTorch——深度学习多分类问题

目录多分类问题的要点代码详解与运行结果多分类问题的要点一、本文使用手写数字识别来讲解多分类问题，首先了解一下一些开源常用数据集的调用torchvision.datasets——通过fromtorchvisionimportdatasets来调用这个包中有MNIST
小T_·2022-09-29 07:34

深度学习——CNN实现MNIST手写数字的识别

活动地址：CSDN21天学习挑战赛目录知识点介绍MNIST介绍下载数据的简单处理CNN神经网络CNN的作用CNN的主要特征CNN的神经网络结构CNN的相关参数MNIST识别的网络结构CNN识别MNIST
尘心平·2022-09-28 12:41

动手实现CNN卷积神经网络

数据集采用的是手写数据集（http://yann.lecun.com/exdb/mnist/）：本文构建的CNN网络图如下：像素点：28*28=784，55000张手写数字图片。
weixin_30505751·2022-09-28 12:37

cnn输出每一类的概率matlab,[Deep Learning]两层CNN的MATLAB实现

首先，dataset是MNIST。这里层的概念是指convolution+pooling，有些地方会把convol
楚予微茫·2022-09-28 12:37

TensorFlow实现CNN

TensorFlow是目前深度学习最流行的框架，很有学习的必要，下面我们就来实际动手，使用TensorFlow搭建一个简单的CNN，来对经典的mnist数据集进行数字识别。
清塘荷韵_kathy·2022-09-28 12:06

动手实现CNN

文末有github仓库地址方便读者测试，仓库中会测试我们自己实现的CNN在MNIST手写数字识别上的准确率。
Adenialzz·2022-09-28 12:05

动手实现CNN

文末有github仓库地址方便读者测试，仓库中会测试我们自己实现的CNN在MNIST手写数字识别上的准确率。
Adenialzz·2022-09-28 12:25

【转载】Hinton“深度学习之父”和“神经网络先驱”，新论文Capsule

他的实验表明，鉴别式训练的多层Capsule系统，在MNIST手写数据集上表现出目前最
yepeng2007fei·2022-09-28 07:21

图神经网络 图像处理,神经网络与图像处理

用MNIST训练网络。如果是各种主题，用彩色的imageNET训练。如果你的数据量大到足以与数据集媲美，那么直接用你的数据训练网络即可。
塑胶技术·2022-09-28 07:58

深度学习初遇——自己动手实现三层神经网络

介绍深度学习中，神经网络是最基础的数据结构，本文想自己动手实现一个神经网络，并使用它来对mnist数据集做预测。
肥猪猪爸·2022-09-28 07:46

R语言将 手写数据集 图片数据转为表格数据并主成分分析

下载地址：http://yann.lecun.com/exdb/mnist/library("factoextra")#imageload_image_file=function(file){f=file
Mrrunsen·2022-09-28 00:01

生成对抗网络（Generative Adversarial Nets, GANs）

参考文献1.GenerativeAdversarialNets2.UnderstandingGenerativeAdversarialNetworks(GANs)3.对抗生成网络学习（一）——GAN实现mnist
十里清风·2022-09-27 09:18

softmax回归的从零开始实现(线性神经网络)

这次将使用刚刚在中引入的Fashion-MNIST数据集，并设置数据迭代器的批量大小为256。importtorch#引入torch包fr
Gaolw1102·2022-09-26 15:53

Fashion-MNIST数据集无法下载解决方案

最近跟着李沐老师在学《动手学习深度学习》，今天遇到了Fashion-MNIST数据集无法下载的问题主要是这段代码#通过ToTensor实例将图像数据从PIL类型变换成32位浮点数格式，#并除以255使得所有像素的数值均在
Gaolw1102·2022-09-26 15:53

深度学习 Day 12——利用卷神经网络实现MNIST手写数字的识别

深度学习Day12——利用卷神经网络实现MNIST手写数字的识别文章目录深度学习Day12——利用卷神经网络实现MNIST手写数字的识别一、前言二、我的环境三、前期工作1、设置GPU并导入依赖项2、MNIST
北天_NA·2022-09-24 11:52

CNN | 05Fashion-MNIST分类

5Fashion-MNIST分类5.1提出问题MNIST手写识别数据集，对卷积神经网络来说已经太简单了，于是科学家们增加了图片的复杂度，用10种物品代替了10个数字，图18-36是它们的部分样本。
“逛丢一只鞋”·2022-09-23 22:40

Fashion MNIST 服饰图像分类（CNN多层感知器）

FashionMNIST服饰图像分类本案例演示了多层感知器来训练对服饰（例如运动鞋和衬衫）图像进行分类。1.背景介绍FashionMNIST是一个替代MNIST手写数字集的图像数据集。
郝草草·2022-09-23 22:10
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