fashion

基于 Alexnet 的服装图像模式识别系统的设计与实现

本系统使用了Fashion-MNIST数据集，输出的总类别数为10。模型简介本设计采用Alexnet模型，Alexne
李逍遥敲代码·2022-10-26 19:50

跟李沐学AI--多层感知机

学习笔记，来源于李沐的课程自己动手实现一个多层感知机这里使用Fashion-MNIST图像分类数据集，用一包含一个隐藏层的多层感知机进行简单的分类训练。多层感知机的结构如下图所示。
susu_susi·2022-10-24 18:21

PyTorch——深度学习多分类问题

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,Fashion-MNIST
小T_·2022-09-29 07:34

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

Redis+Nginx+设计模式+Spring全家桶技术整理

相比医学著作的权威性，计算机方向有太多“李时珍，李时真，李时珍的皮”等作者用fashion的名字出书了。
Java技术那些事儿·2022-09-25 00:44

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。它克隆了MNIST的所有外在特征：1、60000张训练图像和对应Label；2、10000张测试图像和对应Label；3、10个类别；4、每张图像28x28的分辨率；5、4个GZ文件名称都一样；对于已有的MNIST训
郝草草·2022-09-23 22:10

【Pytorch神经网络实战案例】08 识别黑白图中的服装图案(Fashion-MNIST)

1Fashion-MNIST简介FashionMNIST是一个替代MNIST手写数字集的图像数据集。它是由Zalando（一家德国的时尚科技公司）旗下的研究部门提供。
LiBiGo·2022-09-23 22:10

softmax回归的从零开始实现

importtorchfromIPythonimportdisplayfromd2limporttorchasd2lbatch_size=256train_iter,test_iter=d2l.load_data_fashion_mnist
Soloy_·2022-09-10 07:21

PyTorch-模型建立

文章目录Fashion-MNIST数据集介绍什么是MNIST？什么是Fashion-MNIST？是什么让MNIST成为FashionMNIST？FashionMNIST是怎么创建的？
love the future·2022-08-29 07:11

存放《动手学深度学习》PyTorch版

目录预备知识1.1数据操作1.2自动求梯度1.3查阅文档1.4本章附录深度学习基础2.1线性回归2.2线性回归的从零开始实现2.3线性回归的简洁实现2.4softmax回归2.5图像分类数据集（Fashion-MNIST
神游py·2022-08-10 17:50

实验——神经网络预测Fashion-MNIST数据集

文章目录一实验数据二实验要求三实验思路与代码3.1初始的设想3.2改进思路：矩阵运算四实验结果分析参考：一实验数据Fashion-MNIST数据集，数据集中包含60000张训练样本，10000张测试样本
Sunburst7·2022-08-06 07:27

【深度学习】基于tensorflow的服装图像分类训练（数据集：Fashion-MNIST）

活动地址：CSDN21天学习挑战赛目录前言了解Fashion-MNIST数据集下载数据集使用tensorflow下载（推荐）数据集分类数据集格式采用CPU训练还是GPU训练区别使用CPU训练使用GPU训练预处理最值归一化
林夕07·2022-08-04 20:56

Digital Fashion ——元宇宙里的下一个万亿机会

原文作者：BixinVentures，Songyu.eth，Jiacheng在安徒生1837年撰写的童话《国王的新装》中，讲述了一位皇帝被两个骗子愚弄，穿上了一件看不见的——实际上根本不存在的新装，赤裸裸地举行游行大典的故事。这位皇帝也成为了第一位VirtueFashion的受害者。让我们快进到2022年，只要你有一台智能手机，你不仅能看到一件不存在的衣服，还可以借由AR技术穿在身上。什么是Dig
巴比特资讯·2022-07-29 13:37

Pytorch构建神经网络(二)笔记

Pytorch构建神经网络（二）笔记3.神经网络与深度学习3.1Fashion-MNIST数据集的起源3.1.1Fashion-MNIST数据集3.2使用torchvision导入和加载数据集3.2.1
行走的算法·2022-07-28 07:14

图像分类算法篇--基于LeNet的手写体数字识别

1、加载数据fromtensorflowimportkeras#加载数据(X_train_full,y_train_full),(X_test,y_test)=keras.datasets.fashion_mnist.load_data
樱花的浪漫·2022-07-18 07:33

【Python】逻辑回归（softmax多分类）

importtensorflowastfimportpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#softmax多分类(train_image,train_label),(test_image,test_label)=tf.keras.datasets.fashion_mnist.l
Nirvana；·2022-07-17 16:33

【深度学习】softmax多分类

数据集：(train_image,train_label),(test_image,test_label)=tf.keras.datasets.fashion_mnist.load_data()一、理论部分多分类的损失函数使用多分类的交叉熵
caseyzzz·2022-07-17 16:02

7.softmax多分类

目录1概念2代码实现2.1导入库2.2加载数据2.3归一化2.4建立模型2.5编译模型2.6训练模型2.7评估模型2.8预测模型3使用独热编码完成fashion_mnist训练3.1导入库3.2读数据3.3
Suyuoa·2022-07-17 16:31

独热编码与交叉熵损失函数

文章一、独热编码数据训练的示例代码1.导入第三方库2.加载fashion_mnist数据集3.数据处理4.搭建模型5.训练模型6.模型预测在文章softmax多分类中的简单示例中我们讲到了在tf.keras
booze-J·2022-07-17 16:31

softmax多分类

文章一、softmax分类二、FashionMNIST数据集三、softmax分类的简单示例1.导入第三方库2.加载fashion_mnist数据集3.数据处理4.搭建模型5.训练模型6.模型评估一、softmax
booze-J·2022-07-17 16:59

动手学深度学习-2021-11-12

softmax回归的从零开始实现在前面已经引入了Fashion-MNIST数据集，并设置数据迭代器的批量大小为256引入importtorchfromIPythonimportdisplay#IPython
Anday33·2022-07-15 07:47

格罗方德起诉台积电侵犯16项专利、影响巨大；中兴通讯与印尼Smartfren展开合作；网传FB开发新通讯应用Threads……...

这里有企业新动、这里有业界要闻，打起十二分精神，紧跟fashion你可以的！
csdn业界要闻·2022-07-14 10:52

路透社：谷歌已停止与华为部分合作；联想否认断供华为PC；微软计划直供Linux内核；谷歌无人机快递Wing进军芬兰……...

这里有企业新动、这里有业界要闻，打起十二分精神，紧跟fashion你可以的！
CSDN云计算·2022-07-11 12:49

《动手学深度学习》（二）-- 多层感知机

1多层感知机1.1从零开始实现本节将继续使⽤Fashion-MNIST图像分类数据集，数据导入步骤和上一节一样，本节将不再展示。
长路漫漫2021·2022-07-03 13:04

Pytorch：卷积神经网络-识别 Fashion-MNIST

Pytorch:卷积神经网络识别Fashion-MNISTCopyright:JingminWei,PatternRecognitionandIntelligentSystem,SchoolofArtificialandIntelligence
宅家的小魏·2022-07-03 07:49

亚马逊重组游戏开发部门：数个未发布游戏被“扼杀”；台积电明年开始为苹果iPhone生产5nm处理器……...

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csdn业界要闻·2022-07-01 10:53

【Pytorch卷1】=9=注意力机制-LSTM【监督学习】

目录1.Introduction2.注意力机制-LSTM走一走2.1依照之前的，做一个fashion-mnist集2.2搭建LSTM层，并引入注意力层2.3接着搭建注意力机制class2.4输入数据并训练模型
Patrick的练习册·2022-06-25 07:32

PyTorch搭建LSTM实现服装分类（FashionMNIST）

FashionMNIST数据集官网：https://github.com/zalandoresearch/fashion-mnist.这里不再介绍该数据集，如需了解请前往官网。
raelum·2022-06-25 07:27

Lesson 11.1-11.5 梯度下降的两个关键问题&反向传播的原理&走出第一步：动量法&开始迭代：batch和epochs&在Fashion—MNIST数据集熵实现完整的神经网络

在之前的课程中，我们已经完成了从0建立深层神经网络，并介绍了各类神经网络所使用的损失函数。本节课开始，我们将以分类深层神经网络为例，为大家展示神经网络的学习和训练过程。在介绍PyTorch的基本工具AutoGrad库时，我们系统地介绍过数学中的优化问题和优化思想，我们介绍了最小二乘法以及梯度下降法这两个入门级优化算法的具体操作，并使用AutoGrad库实现了他们。在本节课中，我们将从梯度下降法向外
Grateful_Dead424·2022-06-18 16:25

《动手学深度学习+PyTorch》3.5图像分类数据集（Fashion-MNIST） 学习笔记

文章目录一、torchvision包二、步骤1.引入库2.下载数据集和测试集3.展示训练集中样本总结一、torchvision包torchvision包，它是服务于PyTorch深度学习框架的，主要用来构建计算机视觉模型。torchvision主要由以下几部分构成：1.torchvision.datasets:一些加载数据的函数及常用的数据集接口；2.torchvision.models:包含常用
稚晖君的小弟·2022-06-03 07:21

pytorch从零搭建神经网络实现多分类(训练自己的数据集)

为了演示方便，使用了Fashion-Mnist服装分类数据集（10分类数据集，介绍可以去网上搜一下，这里不赘述），也可以在自己的制作的数据集上训练（后面会稍作介绍）。
pomelo33·2022-06-03 07:44

初识tensorflow2.0--Fashion MNIST识别

导入FashionMNIST数据集该数据集包含10个类别的70,000个灰度图像。这些图像以低分辨率（28x28像素）展示了单件衣物。我们使用60,000个图像来训练网络，使用10,000个图像来评估网络学习对图像分类的准确率。您可以直接从TensorFlow访问FashionMNIST。请运行以下代码，直接从TensorFlow中导入和加载FashionMNIST数据：#TensorFlowan
起个名咋这么难？·2022-05-23 21:08

pytorch自学笔记——softmax回归

importtorchfromIPythonimportdisplayfromd2limporttorchasd2lbatch_size=256#batch_size：小批量的个数#导入数据train_iter,test_iter=d2l.load_data_fashion_mnist
还是那个狗蛋·2022-05-18 07:50

《14天动手学深度学习》——softmax和分类模型

softmax和分类模型¶内容包含：softmax回归的基本概念如何获取Fashion-MNIST数据集和读取数据softmax回归模型的从零开始实现，实现一个对Fashion-MNIST训练集中的图像数据进行分类的模型使用
我真的爱发明·2022-05-18 07:39

底层实现多层感知器——【torch学习笔记】

importsyssys.path.insert(0,'..')importosimporttorchimporttorch.nnasnnimportnumpyasnp使用Fashion-MNIST图像分类数据集
一个语文不好的NLPer·2022-05-10 07:06

Pytorch学习笔记2——DATASETS & DATALOADERS

Pytorch学习笔记2——DATASETS&DATALOADERS**PytorchLearningNotes**2.DATASETS&DATALOADERS2.1LoadingaDataset（[Fashion-MNIST
JYH072666·2022-05-07 07:04

【Java分享客栈】SpringBoot线程池参数搜一堆资料还是不会配，我花一天测试换你此生明白。

一、前言首先说一句，如果比较忙顺路点进来的，可以先收藏，有时间或用到了再看也行；我相信很多人会有一个困惑，这个困惑和我之前一样，就是线程池这个玩意儿，感觉很高大上，用起来很fashion，本地环境测试环境调试毫无问题
福隆苑居士·2022-05-01 21:00

动手学深度学习(pytorch版本) | 第三章：深度学习基础

文章目录3.1线性回归3.1.1线性回归的节本要素3.1.2线性回归的表示方法3.4softmax回归3.4.5交叉熵损失函数3.4.6模型预测及评价3.4.7小结3.5图像分类数据集（Fashion—MNIST
我是真的菜啊啊·2022-04-23 07:45

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

卷积神经网络（AlexNet）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·2022-04-20 07:57

【Pytorch学习笔记】3.温习matplotlib——实用的 matplotlib.pyplot 预览图片类数据集的方法（以FashionMNIST为例）

文章目录matplotlib绘图原理和步骤matplotlib.pyplot绘图原理快速绘图imshow()快速显示Fashion-MNIST数据集图片pyplot.subplots()批量显示FashionMNIST
takedachia·2022-04-10 00:54

[pytorch、学习] - 3.6 softmax回归的从零开始实现

importtorchimporttorchvisionimportnumpyasnpimportsyssys.path.append("..")importd2lzh_pytorchasd2l3.6.1.获取和读取数据batch_size=256train_iter,test_iter=d2l.load_data_fashion_mnist
栗子好好吃·2022-04-10 00:15

《动手学深度学习+PyTorch》3.6softmax回归的从零开始实现 学习笔记

一、训练集和测试集使用上一节获取得到的数据集Fashion-MNIST。二、步骤1.引入库importtorchimporttorchvisioni
稚晖君的小弟·2022-04-10 00:45

pytorch学习三、softmax回归

https://tangshusen.me/Dive-into-DL-PyTorch/#/官方文档https://pytorch.org/docs/stable/tensors.htmlsoftmax回归Fashion-MNIST
梦无羡·2022-04-10 00:10

苹果应用商店反垄断案败诉，市值蒸发500多亿美元；脸书杠上了土耳其政府；Nutanix 扩展多云产品组合……...

这里有企业新动、这里有业界要闻，打起十二分精神，紧跟fashion你可以的！
csdn业界要闻·2022-04-06 10:10

苹果WWDC前瞻之iOS 13更新最受关注；微软发布基于区块链的去中心化身份识别系统；小米成立了新集团质量办公室……...

这里有企业新动、这里有业界要闻，打起十二分精神，紧跟fashion你可以的！
csdn业界要闻·2022-04-06 10:10

Tensorflow实现ResNet50残差神经网络，进行图像分类

我们下面用Tensorflow来调用这个模型，让我们的神经网络对Fashion-mnist数据集进行图像分类.由于在这个数据集当中图像的尺寸是28*28*1的，如果想要使用resnet那就需要把28*28
Geeksongs·2022-04-04 07:46

（ICONIP2021）On the Unreasonable Effectiveness of Centroids in Image

目录摘要1、引言2、提出的方法2.1CentroidTripletloss2.2聚合表示3、实验3.1数据集3.2应用细节3.3Fashion检索结果3.4行人再识别结果3.5内存使用和推理时间4、总结
阁楼式的幻想·2022-04-03 19:00

Fashion-MNIST数据集发布一周年，论文引用量超250篇

作者简介：肖涵博士，Fashion-MNIST数据集作者。现为腾讯AI部门高级科学家、德中人工智能协会主席。
PaperWeekly·2022-03-27 07:19
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