fashion

pytorch5-SOFTMAX回归手动实现

importtorchimporttorchvisionimportnumpyasnpimportsysimportd2lbatch_size=256train_iter,test_iter=d2l.load_data_fashion_mnist
weixin_38498629·2022-12-13 09:06

深度学习基础16（softmax回归使用pytorch框架简洁实现）

importtorchfromtorchimportnnfromd2limporttorchasd2lbatch_size=256train_iter,test_iter=d2l.load_data_fashion_mnist
lj_FLR·2022-12-13 09:35

【深度学习】Softmax回归（二）Python从零开始实现

文章目录概述实现步骤导入需要的包读取数据初始化参数实现softmax运算定义Softmax模型定义损失函数计算准确率对模型进行训练进行测试完整代码和实验结果备注概述本文不使用深度学习框架来构建Softmax模型，从零开始实现Softmax回归，并使用Fashion-MNIXT
Beb1997·2022-12-12 13:06

PyTorch深度学习实践 第五讲---实现线性回归

Demo5：Pytorch实现线性回归（开始用框架啦）来源：B站刘二大人点击这里跳转PyTorch基本流程Fashion(风格)数据集准备（包括预处理）：preparedataset模型设计：designmodelusingClass
Vinsada·2022-12-11 22:48

Tensorflow2.1入门 第三章：使用“八股”搭建神经网络

使用“八股”搭建神经网络一、tf.keras搭建网络八股1.六步法2.Sequential方法3.Class方法4.配置训练方法（1）优化器（2）损失函数（3）评判标准二、Mnist：手写数字训练集三、Fashion
cjdsj1999·2022-12-11 14:02

【人工智能】神经网络八股

model.compileOptimizer可选loss可选Metrics可选(3)model.fit(4)model.summary源码(5)类class搭建神经网络MNIST数据集导入MNIST数据集FASHION
萌狼蓝天·2022-12-11 14:30

第三讲神经网络八股

tf.keras搭建网络八股Sequential()compile()fit()summary()搭建网络八股classclassMyModel(Model)model=MyModelMNIST数据集FASHION
贤菜salty·2022-12-11 14:59

PermissionError: [WinError 5] 拒绝访问。: ‘../data‘

batch_size=256train_iter,test_iter=d2l.load_data_fashion_mnist(batch_size)出现错误：解决方式：以管理员身份运行环境下的jupyter
m0_61704555·2022-12-11 14:26

深度学习之自编码器（2）Fashion MNIST图片重建实战

深度学习之自编码器（2）FashionMNIST图片重建实战1.FashionMNIST数据集2.编码器3.解码器4.自编码器5.网络训练6.图片重建完整代码 自编码器算法原理非常简单，实现方便，训练也较稳定，相对于PCA算法，神经网络的强大表达能力可以学习到输入的高层抽象的隐层特征向量z\boldsymbolzz，同时也能够基于z\boldsymbolzz重建出输入。这里我们基于FashionM
炎武丶航·2022-12-11 10:20

Softmax Multi-Class Classifier 多分类器

SoftmaxMulti-ClassClassifier多分类器MNIST数据集Fashion-MNIST数据集FlattenOne-HotEncodingSoftmax介绍应用Softmax实现多分类交叉熵
Aroundchange·2022-12-10 21:39

机器学习--XGBoost与LightGBM对比及应用

机器学习–XGBoost与LightGBM对比及应用本文使用XGBoost与LightGBM对fashion_mnist数据进行分类预测。
想成为风筝·2022-12-10 16:03

跟李沐学AI--深度学习之感知机

importtorchfromtorchimportnnfromd2limporttorchasd2lbatch_size=256train_iter,test_iter=d2l.load_data_fashion_mnist
小小小方·2022-12-09 22:53

No module named MNIST_写给小白的用fashion-mnist入门机器学习和深度学习的简单项目(非常全面!!!)...

这是一个入门机器学习和深度学习的小项目，以fashion-mnist数据为基础。分别利用机器学习(随机森林)和深度学习(多层感知机/卷积神经网络)方法进行训练。
weixin_39806388·2022-12-09 11:24

实现多层感知机（从0和简洁实现）

一、从0实现多层感知机1、导包以及加载数据，使用的是Fashion-MNIST图像分类数据集importtorchfromtorchimportnnfromd2limporttorchasd2lbatch_size
全全全呀·2022-12-09 09:44

04.2. 多层感知机的从零开始实现

文章目录4.2.多层感知机的从零开始实现4.2.1.初始化模型参数4.2.2.激活函数4.2.3.模型4.2.4.损失函数4.2.5.训练4.2.6.小结4.2.多层感知机的从零开始实现继续使用Fashion-MNIST
nsq1101·2022-12-09 09:43

多层感知机的从零开始实现

为了与之前softmax回归（:numref:sec_softmax_scratch）获得的结果进行比较，我们将继续使用Fashion-MNIST图像分类数据集（:numref:
weiket·2022-12-09 09:42

《动手深度学习》4.2多层感知机的从零开始实现 & 4.3简洁实现

4.3.多层感知机的简洁实现模型训练4.2多层感知机的从零开始实现依旧使用Fashion-MNIST数据集：importtorchfromtorchimportnnfromd2limporttorchasd2lbatch_size
Mavis00·2022-12-09 09:10

多层感知机从零开始实现

多层感知机从零开始实现【代码】#导包fromutilsimportload_data_fashion_mnist,train_ch3frommxnetimportndfrommxnet.gluonimportlossasgloss1
DeeGLMath·2022-12-09 09:07

13.多层感知机的从零实现以及简洁实现

从零开始实现1.读取数据为了与之前softmax回归获得的结果进行比较，我们将继续使用Fashion-MNIST图像分类数据集。
chnyi6_ya·2022-12-09 09:30

Softmax回归模型的构建和实现（Fashion-MNIST图像分类）

在前面的线性回归(LinearRegression)模型的构建和实现中，我们了解到这种模型适用于输出为连续值的情景，如果对于离散值（一般表示为类别）的预测，一般都使用Softmax回归，这个模型在MNIST数据集中已有用到，很适合分类问题。有兴趣的可以查阅对MNIST的实现：MNIST数据集手写数字识别（二）https://blog.csdn.net/weixin_41896770/article
寅恪光潜·2022-12-08 16:15

keras构建卷积神经网络

__version__)TensorFlowversion:2.6.4导入数据fashion_mnist=tf.keras.datasets.fashion_mnist(x_
jgbyg·2022-12-08 12:17

tensorflow跑fashion mnist数据集全过程（利用Jupyter内含源码详细解析）

目录TensorFlow2.0.0安装fashionmnist数据集详细实现过程导入模块导入数据集查看数据集构建模型查看模型模型训练绘制曲线参考转载请注明出处TensorFlow2.0.0安装（1）在win10中，打开cmd，查看自己的驱动（2）在安装tensoiflow之前请先安装Anoconda。（3）本人电脑驱动版本大于410，故使用一条命令就可安装（打开cmd）condainstallte
T努力的路上_享受生活·2022-12-08 11:25

（pytorch-深度学习系列）使用softmax回归实现对Fashion-MNIST数据集进行分类-学习笔记

使用softmax回归实现对Fashion-MNIST数据集进行分类importtorchfromtorchimportnnfromtorch.nnimportinitimportnumpyasnpimportsys
我是一颗棒棒糖·2022-12-08 11:24

机器学习学习记录5：基于时装（Fashion_mnist)数据集训练2层隐含层神经网络，输出acc，混淆矩阵可视化

题目是：查找资料：(1条消息)Python绘制混淆矩阵函数confusion_matrix_赫法格米的博客-CSDN博客(1条消息)pytorch搭建神经网络分类Fashion-MNIST数据集_hxxjxw
xnrw233·2022-12-08 10:00

pytorch 空洞卷积神经网络识别fashion_NNIST

一、导包importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.metricsimportaccuracy_score,confusion_matrix,classification_reportimportseabornassnsimportcopyimporttimeimporttorchimporttorc
hhhhxxn·2022-12-08 10:30

Fashion_mnist数据集 CNN分类

上一次CNN的作业，供大家参考```python'''-*-coding:utf-8-*-@Time:2021/7/2611:47@Author:Small_Volcano@File:fashion_mnist-cnn.py.py
bu volcano·2022-12-08 10:29

【从零开始学习深度学习】12. 什么是模型的训练误差？基于三阶多项式的欠拟合与过拟合训练过程演示

训练数据集大小1.4多项式函数拟合示例1.4.1生成数据集1.4.2定义、训练和测试模型1.4.3三阶多项式函数拟合（正常）1.4.4线性函数拟合（欠拟合）1.4.5训练样本不足（过拟合）总结前言前几篇文章基于Fashion-MNIST
阿_旭·2022-12-08 07:24

softmax回归从零开始实现

1.引入Fashion-MNIST数据集并设置数据迭代器的批量大小为256importtorchfromIPythonimportdisplayfromd2limporttorchasd2lbatch_size
chnyi6_ya·2022-12-07 21:18

11. softmax回归的简洁实现

继续使用Fashion-MNIST数据集，并保持批量大小为256。
chnyi6_ya·2022-12-07 21:18

9.图片分类数据集

我们将使用类似但更复杂的Fashion-MNIST数据集。
chnyi6_ya·2022-12-07 21:11

基于keras的残差网络实现——以fashion mnist数据集分类为例

基于keras的残差网络实现——以fashionmnist数据集分类为例前言残差网络残差块残差网络fashion-mnist数据集代码实现结果展示模型结构预测结果参考前言最近在学习残差网络的相关内容，并且尝试使用
a沧海云帆a·2022-12-07 21:27

tensorflow2.2基本服装图像fashion_mnist分类

__version__)结果：2.2.0导入FashionMNIST数据集fashion_mnist=keras.datasets.
爱听许嵩歌·2022-12-07 20:12

深度学习-fashion_mnist预测

一、导入库函数，加载fashion_mnist数据集importtensorflowastfimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt%matplotlibinline
有点意思嘿·2022-12-07 20:42

fashion_mnist数据集分类模型及详细注解笔记

可以用ipython编程，方便查看代码块的输出结果，代码如下：importtensorflowastfimportmatplotlibasmplimportmatplotlib.pyplotasplt%matplotlibinlineimportnumpyasnpimportsklearnimportpandasaspdimportosimportsysimporttimefromtensorfl
程序媛JD·2022-12-07 20:42

fashion_mnist分类模型的数据读取与显示

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。其涵盖了来自10种类别的共7万个不同商品的正面图片。FashionMNIST的大小、格式和训练集/测试集划分与原始的MNIST完全一致。60000/10000的训练测试数据划分，28x28的灰度图片。经典的MNIST数据集包含了大量的手写数字。十几年来，来自机器学习
明天天明~·2022-12-07 20:42

使用tensorflow2.0做fashion_mnist分类

tensorflow2.0版本比tensorflow1.x版本更加灵活方便了许多，所以本次用tensorflow2.0搭建卷积神经网络做了fashion_mnist数据集上的分类，作为入门训练。
杨小嗨yang·2022-12-07 20:42

Tensorflow---使用Tensorflow实现Fashion_MNIST数据集多分类模型

代码中的数据集可以通过以下代码继续加载importtensorflowastf(train_image,train_label),(test_image,test_label)=tf.keras.datasets.fashion_mnist.load_data
水哥很水·2022-12-07 20:12

Tensorflow神经网络模型训练之Fashion Mnist

1.最简单的单神经元网络实例：x=−1，0，1，2，3，4;y=−3，−1，1，3，5，7x=-1，0，1，2，3，4;y=-3，-1，1，3，5，7x=−1，0，1，2，3，4;y=−3，−1，1，3，5，7通过简单观察我们可以知道x与y满足的表达式：y=2x−1y=2x-1y=2x−1那么如何让机器自己学习x与y之间的关系呢？1）构建模型model=keras.Sequential([kera
Zkaisen·2022-12-07 20:11

tensorflow fashion_mnist数据集模型训练及预测

✨博客主页：小小马车夫的主页✨所属专栏：Tensorflow文章目录前言一、环境二、fashion_mnist数据集介绍三、fashion_mnist数据集下载和展示四、数据预处理五、构建模型和训练模型六
小小马车夫·2022-12-07 20:41

Python+Tensorflow学习（三）——fashion_mnist数据集

Python+Tensorflow学习（三）——fashion_mnist数据集学习视频链接：(强推)TensorFlow官方入门实操课程其他学习记录：Python+Tensorflow学习（二）——初试
再说就烦了·2022-12-07 20:41

tensorflow2.3实现Fashion_mnist数据分类（一）

tensorflow2.3实现Fashion_mnist数据分类Fashion-MNIST克隆了MNIST的所有外在特征：60000张训练图像和对应Label；10000张测试图像和对应Label；10
深海漫步鹅·2022-12-07 20:41

tensorflow2.3实现fashion_mnist数据分类(CNN)（二）

本案例采用CNN卷集神经网络对fashion——mnist数据进行分类导入包importtensorflowastfimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt
深海漫步鹅·2022-12-07 20:41

卷积神经网络(LeNet)——【torch学习笔记】

在我们第一次接触图像数据时，我们将多层感知器应用于Fashion-MNIST数据集中的服装图片。Fashion-MNIST中的每张图片都由一个28×28的二维矩阵组成。
一个语文不好的NLPer·2022-12-07 09:00

【深度学习21天学习挑战赛】2、复杂样本分类识别——卷积神经网络（CNN）服装图像分类

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：深度学习100例-卷积神经网络（CNN）服装图像分类|第3天学习总结如下：（代码附后）1、数据分析1.1了解fashion_mnist数据集老师
不负卿@·2022-12-07 07:53

”源“ 来如此 - 从开源大牛到商业新星——对话Jina AI的CEO肖涵

当下所有科技行业的从业者们都在关注开源，开源项目也越来越多的受资本的关注，并且越来越多的来源项目被投资，本次我们将访谈JinaAI创始人兼CEO肖涵，从Bert-as-Service，Fashion-MNIST
开源社·2022-12-06 13:34

【从零开始学习深度学习】7.自己动手实现softmax回归的训练与预测

基于上一篇文章读取fashion-minist数据集的基础，本文自己动手实现一个softmax模型对其进行训练与预测。
阿_旭·2022-12-06 07:30

mnist和fashion mnist区别

在mnist之后，还出现了一个旨在代替经典mnist数据集的FashionMNIST，同mnist一样，它也是被用作深度学习程序的“helloworld”，而且也是由70k张28*28的图片组成的，它们也被分为10类，有60k被用作训练，10k被用作测试。唯一的区别就是，fashionmnist的十种类别由手写数字换成了服装。
RuanChengfeng·2022-12-05 20:48

全连接神经网络

#下面的代码是完成常用数据集Fashion-MNIST时尚物品的识别，每一行代码尽可能的都给出了详细注解#-!-coding:utf-8-!
the sourth wind·2022-12-05 13:21

ResNet18(Pytorch版复现)

代码复现importtorchimporttorch.nnasnnimportd2I.torch1asd2Iimporttorch.nn.functionalasF#加载数据集defload_data(fashion_minst
自在犹仙·2022-12-05 10:21

pytorch- 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
胖虎艾春辉·2022-12-04 00:53
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