Mnist 第9页

深度学习实现1：第一篇基础知识简介

这些知识会在后面用到，在本篇的最后会以mnist数据集为例，创建处理手写体图片的函数，供后使用。本篇思维导图如下图1.python基础知识本篇是基础部分，本着简洁的目的，将需要了解的资料贴出来。

斐波那契的数字·2023-09-26 21:43

ADDA pytorch 代码实现

1导入MNIST和UPSP数据集：从torchvision.datasets.MNIST下载即可，代码在datasets文件夹里mnist.py和usps.py下载后的MNIST图像都是灰度图像，只有一个通道

深度学习努力中·2023-09-26 09:23

GAN学习笔记（一）项目链接

GAN学习笔记（一）项目链接1、开源项目2、GAN组成2.1来自生成mnist的gan2.2来自cyclegan2.3参考上面的Discriminator，准备自己写一个3D的版本1、开源项目看到这个里面整理了好多

落花逐流水·2023-09-25 15:33

使用 TensorFlow 的 Keras API 加载 MNIST 数据集训练模型

importnumpyasnpimporttensorflowastffromtensorflow.keras.modelsimportSequentialfromtensorflow.keras.layersimportFlatten,Dense,Dropout#加载MNIST

r081r096·2023-09-25 09:46

TensorFlow神经网络模型训练

TensorFlow神经网络模型训练fashion_MNIST数据集的模型识别训练fashion_mnist数据加载图片保存fashion_mnist可视化神经网络模型训练，预测模型保存模型重新提取及进行预测识别结果

雾岛LYC听风·2023-09-24 07:52

使用python处理MNIST数据集

文章目录一.MNIST数据集1.1什么是MNIST数据集1.2MNIST数据集文件格式1.3使用python访问MNIST数据集文件内容附录程序源码一.MNIST数据集1.1什么是MNIST数据集MNIST

AoDeLuo·2023-09-24 05:02

AIX360-CEMExplainer: MNIST Example

CEMExplainer:MNISTExample这一部分屁话有点多，导包没问题的话可以跳过加载MNIST数据集加载经过训练的MNIST模型加载经过训练的卷积自动编码器模型（可选）初始化CEM解释程序以解释模型预测解释输入实例获得相关否定

蓝净云·2023-09-23 19:21

现代卷积网络实战系列1：MNIST数据集处理、加载、网络初始化、测试函数

1、MNIST数据集处理、加载、网络初始化、测试函数2、训练函数、PyTorch构建LeNet网络3、PyTorch从零构建AlexNet训练MNIST数据集4、PyTorch从零构建VGGNet训练MNIST

机器学习杨卓越·2023-09-23 16:20

现代卷积网络实战系列总目录

1、MNIST数据集处理、加载、网络初始化、测试函数2、训练函数、PyTorch构建LeNet网络3、PyTorch从零构建AlexNet训练MNIST数据集4、PyTorch从零构建VGGNet训练MNIST

机器学习杨卓越·2023-09-23 16:47

使用 PyTorch 的计算机视觉简介（4/6）

对于我们的MNIST分类器，我们使用了5个5×9个过滤器，产生了24×24×<>张量。我们可以使用相同的卷积思想来提取图像中更高级别的模式。例如，数字（如8和9

无水先生·2023-09-23 16:37

Linux常见问题及解决方案

/mnist_caffe:errorwhileloadingsharedlibraries:libarmnn.so:cannotopensharedobjectfile:Nosuchfileordirectory

GarryLau·2023-09-23 14:20

Pytorch实现MNIST字符识别

1.下载mnist.pkl.gz网址：http://www.iro.umontreal.ca/~lisa/deep/data/mnist/mnist.pkl.gz数据集文件夹路径是data2/mnist

Singcing·2023-09-23 01:43

现代卷积网络实战系列5：PyTorch从零构建GoogLeNet训练MNIST数据集

1、GoogLeNet2、GoogLeNet网络架构GoogLeNet((pre_layers):Sequential((0):Conv2d(1,192,kernel_size=(3,3),stride=(1,1),padding=(1,1))(1):BatchNorm2d(192,eps=1e-05,momentum=0.1,affine=True,track_running_stats=Tru

机器学习杨卓越·2023-09-22 21:18

现代卷积网络实战系列3：PyTorch从零构建AlexNet训练MNIST数据集

1、AlexNetAlexNet提出了一下5点改进：使用了Dropout，防止过拟合使用Relu作为激活函数，极大提高了特征提取效果使用MaxPooling池化进行特征降维，极大提高了特征提取效果首次使用GPU进行训练使用了LRN局部响应归一化（对局部神经元的活动创建竞争机制，使得其中响应比较大的值变得相对更大，并抑制其他反馈较小的神经元，增强了模型的泛化能力）2、AlexNet网络结构AlexN

机器学习杨卓越·2023-09-22 21:17

现代卷积网络实战系列4：PyTorch从零构建VGGNet训练MNIST数据集

1、VGGNet2014年，牛津大学计算机视觉组（VisualGeometryGroup）和GoogleDeepMind公司的研究员一起研发出了新的深度卷积神经网络：VGGNet，并取得了ILSVRC2014比赛分类项目的第二名（第一名是GoogLeNet，也是同年提出的).论文下载VeryDeepConvolutionalNetworksforLarge-ScaleImageRecognitio

机器学习杨卓越·2023-09-22 21:46

基于tensorflow的MNIST手写字识别（一）--白话卷积神经网络模型

一、卷积神经网络模型知识要点卷积卷积1、卷积2、池化3、全连接4、梯度下降法5、softmax本次就是用最简单的方法给大家讲解这些概念，因为具体的各种论文网上都有，连推导都有，所以本文主要就是给大家做个铺垫，如有错误请指正，相互学习共同进步。二、卷积神经网络讲解2.1卷积神经网络作用大家应该知道大名鼎鼎的傅里叶变换，即一个波形，可以有不同的正弦函数和余弦函数进行叠加完成，卷积神经网络也是一样，可以

GarfieldEr007·2023-09-22 15:30

pytorch编程练习 GPU手写体字符识别

pytorch_GPU1.超参数的确定2.模型的训练和评估3.代码3.1导入相关的包3.2获取手写数字的训练集和测试集3.3模型搭建和参数优化3.4整合后的代码本文将在PyTorch中构建一个简单的卷积神经网络，并使用MNIST

Belouga-·2023-09-22 11:01

MNIST手写数字识别总结(pytorch)

此博客并不是教程，只是一个练习总结代码汇总放在文末1.首先导入所需要的库importtorchfromtorchimportnnfromtorch.nnimportfunctionalasFfromtorchimportoptimimporttorchvisionfrommatplotlibimportpyplotaspltimportpandasaspdimportnumpyasnpfromUt

不再彷惶·2023-09-22 11:58

深度学习笔记-使用神经网络进行手写数字分类（1）

MNIST数据集预加载在Keras库中fromkeras.datasetsimportmnist(train_images,train_labels),(test_images,test_labels)

⁡⁢⁡布莱克先生·2023-09-22 09:28

Python 对MINST数据集进行分类处理

首先是单层神经网络的训练和测试importnumpyimporttorchvisionimporttorchfromtorchvision.datasetsimportMNISTfromtorchvisionimporttransformsfromtorchimportnn

绿豆棉花糖·2023-09-22 06:34

机器学习算法基础--逻辑回归简单处理mnist数据集项目

目录1.项目背景介绍2.Mnist数据导入3.数据标签提取且划分数据集4.数据特征标准化5.模型建立与训练6.后验概率判断及预测7.处理模型阈值及准确率8.阈值分析的可视化绘图9.模型精确性的评价标准1

温柔济沧海·2023-09-20 11:18

GAN 生成MNIST数据集

1、GAN是什么GAN（生成式对抗网络，GenerativeAdversarialNetworks）是一种深度学习模型，模型通过框架中两个模块（生成模型GenerativeModel和判别模型DiscriminativeModel）的互相博弈学习，从而产生相当好的输出。原始GAN理论中，只要求G和D能拟合出相应生成和判别的函数即可，而并不要求他们必须都是神经网络，但是我们的实际应用中，一般都是采用

小小小小侯·2023-09-20 07:09

生成对抗网络(GAN)生成MNIST数据

GAN是一种基于博弈论的生成式网络，它是2014年有IanGoodfellow提出，主要解决的是如何从训练样本中学习出新的样本。其中GAN既不依赖标签来优化，也不是根据奖惩来调整参数，它是根据生成器和判别器之间的博弈来不断优化。GAN的直观理解，可以想象一个名画伪造者想要伪造一副达芬奇的画作，开始时，伪造者的技术不精，但他将自己的一些赝品和达芬奇的作品混合在一起，请一个艺术商人对每一幅画的真实性进

Forever__ _·2023-09-20 07:08

GAN（MNIST生成）

GAN（MNIST生成）一：GAN的简介生成式对抗网络（GAN,GenerativeAdversarialNetworks）是一种深度学习模型，是近年来复杂分布上无监督学习最具前景的方法之一。

shmilyam·2023-09-20 07:08

Pytorch构建GAN 实现MNIST手写数字生成

#!/usr/bin/python#-*-coding:UTF-8-*-importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasfuncimporttorchvisionimportmatplotlib.pylabaspltimportnumpyasnpbatch_size=160#将读取的图片转换为tensor并标准化transform=t

艾渃曼丶·2023-09-20 07:07

基于 GAN的MNIST 手写字体生成

(参考b站大神日月光华教程复现）原理：这里通过一个简单的手写字体生产网络了解GAN的基本原理，主要包含generator和discriminator两部分，其中generator的输入是正太分布噪声，输出是28x28的图像，discriminator的输入是28x28的图像，分别是真是图像和generator生成的图像，输出是概率值。对抗的含义体现在优化目标上，generator的目标是使输出的图

奋斗的麻雀·2023-09-20 07:07

GAN实现MNIST

GAN是生成对抗网络，具体的原理这里就不详解了，该博文简要实现了GAN的搭建，在MNIST数据集上使用，亲测100%可用。

Jackybored·2023-09-20 07:07

基于GAN实现MNIST图片生成-----Pytorch版

GAN生成手写数字识别生成对抗网络介绍：生成对抗网络就是两个网络进行相互对抗，相互进行的过程。GAN的主要部分为生成器Generator和判别器Discriminator。生成器：输入一个随机向量，生成一个图片。希望生成的图片越像真的越好。判别器：输出一个图片，判别图片的真伪。希望生成的图片判别为假，数据集中的图片判别为真。判别器：classDiscriminator(nn.Module):def

追梦少年ML·2023-09-20 07:05

GAN实现MNIST图片生成——2.tensorflow图都搞不定

文章目录实现想法修改input函数修改D的网络修改loss函数实现想法我的想法是，将G的输入增加对应数字项；在D的输出中，分为real和fake的判别输出，以及num的值输出；用对真输入的判别和估值作为D的loss；用对假输入的判别和估值作为G的loss；这些思路都与原来变化不大，改动量较少；进一步想法，用判别的loss和估值的loss分别进化网络不同层的参数，那是下一步想法。修改input函数在

子涣_new·2023-09-20 07:35

GAN实现mnist生成

GAN参考，他写的超好#导入包%matplotlibinlineimporttimeimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorchvisionfromtorchvisionimportmodelsfromtorchvisionimporttransforms#如果有gpu就用gp

为啥不能修改昵称啊·2023-09-20 07:34

【PyTorch攻略（2/7）】加载数据集

PyTorch域库提供了许多示例预加载数据集，例如FashionMNIST，它子类torch.utils.dat

无水先生·2023-09-19 17:18

60+开源数据集资源大合集（医学图像、卫星图像、语义分割、自动驾驶、图像分类等）

1.医学图像疟疾细胞图像数据集下载链接：http://suo.nz/2VQTUt皮肤癌MNIST：HAM10000下载链接：http://suo.nz/33n6Xy该数据集收集了来自不同人群的皮肤镜图像

极市平台·2023-09-18 18:39

cnn识别mnist、Fashion-MNIST(pytorch)

下面的代码是cnn是被MNIST,如果识别Fashion-MNIST，可以将数据集换成Fashion-MNIST即可。第一个全连接的输入神经元个数如何确定，可以参考我的另一篇博客。

圣诞节不感冒·2023-09-18 09:28

pytorch-------Cnn_mnist

pytorch1.1.0+torchvision0.3.0+cuda10.0.130+NVIDIA-SMI470.103.01importtorchfromtorchvisionimporttransforms#将图像转化为张量fromtorchvisionimportdatasets#对数据集相关处理fromtorch.utils.dataimportDataLoader#下载数据集import

Self-learnning·2023-09-18 09:57

CNN---pytorch---MNIST---入门(简单）分类任务

分类任务MNIST一级目录定义模型训练网络一级目录#导包importtorchimporttorchvisionimporttorchvision.transformsastransformsdevice

biggerbugger·2023-09-18 09:56

Pytorch-CNN-Mnist

文章目录model.pymain.py网络设置注意事项及改进运行截图model.pyimporttorch.nnasnnclassCNN_cls(nn.Module):def__init__(self,in_dim=28*28):super(CNN_cls,self).__init__()self.conv1=nn.Conv2d(1,32,1,1)self.pool1=nn.MaxPool2d(2

yscript·2023-09-18 09:55

Pytorch-MLP-Mnist

文章目录model.pymain.py参数设置注意事项初始化权重如果发现loss和acc不变关于数据下载关于输出格式运行图model.pyimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFimporttorch.nn.initasinitclassMLP_cls(nn.Module):def__init__(self,in_dim=28*28):super

yscript·2023-09-17 21:36

tensorflow实现MNIST手写数字识别演示

一、加载数据importtensorflowastf#导入tensorflow库mnist=tf.keras.datasets.mnist(x_train,y_train),(x_test,y_test

dusin·2023-09-17 09:51

keras study day2

是指级联应用到目录里的所有子目录和文件777是所有用户都拥有最高权限Keras总体教程https://blog.csdn.net/c602273091/article/details/78917069解决example案例中MNIST

cherylove·2023-09-16 22:42

Microsoft NNI入门

本文主要讲NNI基础的概念以及一个训练MNIST的入门教程。本文首发于GiantPandaCV，未经允许，不得转载。1.概述NNI有以下几个特性：易于使用：可以通过pip进行安装，通过命令行工具查看

*pprp*·2023-09-16 13:51

MNIST 示例程序代码

根据MNIST初学者指导手册https://www.tensorflow.org/get_started/mnist/beginners，把代码拼接完成，如下：Python2.7.10(default,

无米的快乐生活·2023-09-16 03:27

在TensorFlow中使用GAN生成图像

一、说明本文详细论述，如何在tensorflow下，在mnist数据集合上进行GAN实现。包括：框架建立、数据集读出、生成器、鉴别器、代价函数、优化等具体步骤的代码实现。

无水先生·2023-09-15 10:05

项目实战— pytorch搭建CNN处理MNIST数据集

项目文件夹介绍项目文件夹CNN_MNIST_practice文件夹是整个项目的文件夹，里面存放了六个子文件夹以及四个.py程序，接下来我们分别来介绍这些文件的内容。

做程序员的第一天·2023-09-15 06:08

关于时空数据的培训 GAN：实用指南（第 01/3 部分）

如果你尝试过用MNIST以外的任何东西训练GAN，你很快就会意识到，所有关于训练他们的痛苦（以及试图解决这个问题的相关研究领域）的说法并没有把问题放大。二、GAN的不稳定性我

无水先生·2023-09-15 05:48

基于卷积神经网络的手写字体识别（详细笔记）

主要参考博客：1、基于卷积神经网络的手写数字识别（附数据集+完整代码+操作说明）2、用PyTorch实现MNIST手写数字识别（最新，非常详细）基于卷积神经网络的手写字体识别——目录1前言1.1实现效果

素履求知·2023-09-15 00:07

linux手写数字识别,OpenCV 3.0中的SVM训练 mnist 手写字体识别

前言：SVM(支持向量机)一种训练分类器的学习方法mnist是一个手写字体图像数据库，训练样本有60000个，测试样本有10000个LibSVM一个常用的SVM框架OpenCV3.0中的ml包含了很多的

Photosource·2023-09-14 22:13

导入mnist数据集

下载一个代码后，发现需要导入mnist数据集，首先新建一个py的文件，把代码复制过来，然后记得一定要改成这样的格式：fromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_datamnist

zqx951102·2023-09-14 16:19

Tensorflow卷积神经网络（CNN）手写数字识别示例学习

一、问题描述二、数据描述三、网络结构1.输入层2.卷积层3.池化层4.全连接层5.输出层四、示例网络结构五、程序解读1.加载MNIST数据集2.创建Session和占位符3.定义卷积层1的权重和偏置量4

zqx951102·2023-09-14 16:48

《动手学深度学习 Pytorch版》 4.2 多层感知机的从零开始实现

importtorchfromtorchimportnnfromd2limporttorchasd2l#经典数据集与batchsizebatch_size=256train_iter,test_iter=d2l.load_data_fashion_mnist

AncilunKiang·2023-09-13 07:55

介绍保存与读取Keras模型的方法，并对MNIST数据集的训练模型尝试进行手写识别

第一部分：介绍保存与读取Keras模型的方法根据参考资料1，keras模型可保存为两种文件：JSON格式或者YAML格式用户不必太关心两种格式的数据保存方式（至少我这样刚入门的暂时没必要这么深入）。记得摄像头的标定数据也是YAML格式，也有专门的API函数保存和读取数据的。Deep.Learning.for.Computer.Vision.with.Python.Starter.Bundle提供了

qq_27158179·2023-09-13 07:50

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