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tensorflow卷积神经网络实战：Fashion Mnist 图像分类与人马分类

卷积神经网络实战：FashionMnist图像分类与人马分类一、FashionMnist的卷积神经网络模型1.卷积VS全连接2.卷积网络结构3.卷积模型结构1）OutputShape2）Param3.卷积每层的作用1）每层都做了什么4.网络看到的图像是什么样的？1）第一个卷积层的图像2）第一个池化层的图像3）第1个过滤器的卷积图像二、卷积神经网络人马分类实战1.准备训练数据1）wget命令2）尝试

Zkaisen·2022-12-03 18:29

PyTorch入门项目之卷积神经网络实现Fashion-MNIST图像分类（详细注释！）

PyTorch入门项目，卷积神经网络实现图像分类任务文章目录PyTorch入门项目，卷积神经网络实现图像分类任务前言一、PyTorch安装二、实践步骤1.引入相关库2.超参数设置3.数据集准备4.网络搭建5.训练设置6.训练过程7.测试过程8.保存模型9.画出accuracyandloss曲线10.结果三、总结前言PyTorch目前是学界最流行的深度学习框架之一。对于已经有了深度学习基础的学生而言

村里的小透明·2022-12-02 19:01

【深度学习】搭建类似LeNet-5网络识别Fashion-MNIST数据集(衣服，鞋子等)

文章目录前言一、基础知识二、train.py代码模块讲解2.0.调库2.1数据载入2.2网络搭建2.3网络训练2.4train.py总体代码三、test.py代码模块讲解3.1第一种测试方法3.2第二种测试方法（保存模型，调用）前言马上学期要结束了，准备把这一年学的一些内容按模块汇总一下，分享出来。题主课题研究方向：图像处理与模式识别，三维重建。本篇代码主要参考了《pytorch深度学习入门与实践

今天一定要洛必达·2022-12-02 19:59

深度学习入门（六）图像分类数据集（MNIST）

深度学习入门（六）图像分类数据集（Fashion-MNIST）前言图像分类数据集（Fashion-MNIST）1获取数据集2读取小批量3整合所有组件前言核心内容来自博客链接1博客连接2希望大家多多支持作者本文记录用

澪mio·2022-12-02 19:27

[深度学习-实践]BP神经网络的Helloworld(手写体识别和Fashion_mnist)

前言原理部分请看这里[深度学习-原理]BP神经网络Tensorflow2实现一个简单的识别衣服的例子数据集Fashion_mnist，此数据集包含10类型的衣服（‘T-shirt/top’,‘Trouser

茫茫人海一粒沙·2022-12-02 19:24

Fashion-mnist数据的读取与保存

Fashion-mnist数据的读取与保存图像分类数据集（Fashion-MNIST）一、获取数据集1.1方法一1.2方法二二、显示数据2.1方法一2.2方法二三、保存数据四、读取小批量4.1方法一4.2

irober·2022-12-02 19:24

09 Softmax 回归 + 损失函数 + 图片分类数据集-P3

练习Fashion-MNIST数据集和书上（Hands-onMachineLearningwithScikit-Learning）Chpater3的理论知识一样，可结合一起看，但是书上Chapter3的

没有出口的猎户座·2022-12-01 14:05

Tensorflow简单项目实战——fashion_mnist

目录一、数据集简介二、实验环境三、实验细节3.1数据集准备3.2tf.keras.Sequential构建网络3.3利用tf.keras.Model构建模型一、数据集简介采用Tensorflow官方数据集fashion_mnist

早起学习晚上搬砖·2022-12-01 07:38

Pytorch & Numpy & Opencv 笔记

以Fashion-MNIST为例，介绍如何载入一个数据集，包含参数：root：训练/测试

不说话装高手H·2022-12-01 04:40

李沐动手学深度学习V2-目标检测数据集

一.目标检测数据集1.数据集介绍目标检测领域没有像MNIST和Fashion-MNIST那样的小数据集，为了快速测试目标检测模型，收集并标记了一个小型数据集。

cv_lhp·2022-11-30 19:03

神经网络实战案例（含思路和全代码）- 在 Fashion-MNIST 数据集上实现完整的神经网络

背景：数据集中有十种物品的图片目标：构建一个完整的神经网络，能识别这些图片实现流程：导入数据集：importtorchvisionimporttorchvision.transformsastransformsimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromtorch.nnimportfunctionalasFfromtorch.u

a_Loki·2022-11-30 19:02

Tensorflow---使用Tensorflow初步进行卷积层的基本使用

一、代码中的数据可以通过以下代码进行加载#数据的加载fashion_mnist=tf.keras.datasets.fashion_mnist(train_images,train_labels),(test_images

水哥很水·2022-11-30 10:58

堆叠式自动编码器+TSNE在Fashion MNIST上进行降维

使用Keras实现堆叠式自动编码器，具体包含一个输入层3个隐藏层和一个输出层，在编码器中对数据集进行编码，解码器中对数据集进行重构，中途实现原始图像和重构后图像的可视化对比。最后实现对数据集的深层次降维，作用是对于一般的降维算法在处理大型数据集时（例如图像），无法进行有效降维，可以借助自动编码器先降低一定维度，再结合普通降维算法进一步降维即可。结果展示：importtensorflowastffr

W_seventeen·2022-11-29 09:02

【深度学习笔记】task3 神经网络八股

sequential3.1.1Sequential3.1.2compile配置神经网络训练方法3.1.3fit函数3.1.4summary3.1.5使用六步法复现鸢尾花数据集的训练过程3.2搭建网络八股class3.3MNIST数据集3.4Fashion

一一张xi·2022-11-29 08:30

动手学深度学习pytorch版练习解答-3.7softmax的简洁实现

注意下面说的即可#调整批量大小至256，得记得重新弄一个网络new_batch_size_256=256new_train_iter_256,new_test_iter_256=d2l.load_data_fashion_mnist

Innocent^_^·2022-11-28 21:01

深度学习笔记_神经网络八股功能扩展及实现应用

MNIST数据集、Fashion数据集是已经制作好的数据集，包括特征和标签。这里仍利用MNIST数据集中的图片，进行数据集制作。图片：黑底白字灰度图，28*28，每

Welcome_Back·2022-11-28 14:01

13_深度学习_图像分类数据集

为了提高难度，我们将在接下来的章节中讨论在2017年发布的性质相似但相对复杂的Fashion-MNIST数据集。

Supre_yuan·2022-11-28 01:58

李宏毅《机器学习》（DL方向）阶段性总结

李宏毅《机器学习》DL总结文章目录Datawhale202211——李宏毅《机器学习》DL总结前言一、系列文章指路原创队友创（@晨哥是个好演员）二、重要知识点梯度下降损失函数反向传播CNN三、实例实战（fashion-mnist

Beyond_April·2022-11-28 01:25

tensorflow多gpu训练

__version__)TensorFlowversion:2.6.4fashion_mnist=tf.keras.datasets.fashion_mnist(x_

KIHHL·2022-11-27 20:54

动手学深度学习（十八）——LeNet：CNN经典网络（一）

文章目录1.卷积神经网络（LeNet）发展2.LeNet网络结构3.代码实现（将LeNet应用在简单的Fashion-MNIST上）3.1导入相关包3.2网络结构定义及验证3.3模型训练3.4训练结果讲解

留小星·2022-11-27 09:48

TensorFlow笔记_04——八股搭建神经网络

4.1.1Sequential搭建神经网络4.1.2类class搭建神经网络4.2MNist数据集4.2.1MNIST数据集说明4.2.2Sequential实现手写数字图片识别4.2.3类实现手写数字识别4.3Fashion

要什么自行车儿·2022-11-27 01:15

tf.keras搭建神经网络八股：六步法，实践鸢尾花分类、MNIST手写数字识别、Fashion-mnist数据集

keras简介Keras官方文档tensorflow2引入的高封装度的框架用于快速搭建神经网络模型，为支持快速实验而生深度学习框架之中最终易上手的一个，提供了一致而简洁的API，能够极大地减少一般应用下的工作量，提高代码地封装程度和复用性学习API：阅读源码和注释1.在pycharm集成开发环境中查看框架源码将鼠标放置在函数上按住Ctrl键，会显示函数的基本信息，包括封装函数的类，函数入口参数，函

一只干巴巴的海绵·2022-11-27 00:40

【PyTorch】识别黑白图中的服装图案

识别黑白图中的服装图案1数据集1.1代码处理数据集1.2代码处理数据集2制作批次数据3构建并训练模型1数据集Fashion-MNIST链接:https://github.com/zalandoresearch

chenmen1·2022-11-26 20:27

《动手学深度学习》报错解决方案RuntimeError: DataLoader worker (pid(s) ...) exited unexpectedly

》这本书，其中3.6节训练时出现如下错误：这个就是多进程出了问题，需要找到get_dataloader_workers()函数，更改其返回值，解决方案如下：1.找到3.6节代码中的load_data_fashion_mnist

xincanzheZ·2022-11-26 12:47

Tensorflow学习笔记：分类CIFAR10图像数据集来介绍CNN的原理

如果想自己练习，可以用tensorflow的keras.datasets.fashion_mnist数据集作分类，和MNIST手写的图

AkaCoder404·2022-11-25 17:02

对服装图像进行分类--Fashion_mnist数据集

本指南将训练一个神经网络模型，对运动鞋和衬衫等服装图像进行分类。1.加载FashionMNIST数据集#TensorFlowandtf.kerasimporttensorflowastffromtensorflowimportkeras#Helperlibrariesimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltprint(tf.__version__)2.

小晋同学·2022-11-25 16:05

PyTorch项目实战—FashionMNIST时装分类

一，基于pytorch的Fashion-MNIST时装分类流程本文主要代码与文字来自于DataWhale团队，深入浅出PyTorch课程。

Alexa2077·2022-11-25 16:33

PyTorch FashionMNIST时装分类代码实践

@创建于：2021.10.20使用FashionMNIST数据集（https://github.com/zalandoresearch/fashion-mnist），对10个类别的“时装”图像进行分类。

条件漫步·2022-11-25 16:33

PyTorch的各个组件和实战

文章目录张量张量简介创建tensor张量的操作广播机制自动求导并行计算简介PyTorch的各个组件基本配置数据读入模型构建神经网络的构造神经网络中常见的层模型初始化损失函数训练和评估可视化优化器Fashion-Minist

Tongsen99·2022-11-24 22:16

PyTorch——从零实现图片分类（附完整代码）

DL-basics/3.4_softmax-regressionhttps://tangshusen.me/Dive-into-DL-PyTorch/#/chapter03_DL-basics/3.5_fashion-mnisthttps

cqu_shuai·2022-11-24 15:34

（十九）DEEP SEMI-SUPERVISED ANOMALY DETECTION

本篇论文是在上一篇（十八）DeepOne-ClassClassification论文的基础上进行改进的论文信息2020ICLR作者单位：德国柏林工业大学&新加坡科技设计大学数据集（3个）：MNIST+Fashion-MNIST

是肉球哇·2022-11-24 05:55

深度学习入门（四十五）计算机视觉——目标检测数据集

目标检测数据集前言计算机视觉——目标检测数据集教材1下载数据集2读取数据集3演示4小结前言核心内容来自博客链接1博客连接2希望大家多多支持作者本文记录用，防止遗忘计算机视觉——目标检测数据集教材目标检测领域没有像MNIST和Fashion-MNIST

澪mio·2022-11-24 00:30

使用卷积神经网络(CNN)对Fashion Mnist数据集进行分类【日常生活物品十类别】

新的改变这里是一个入门卷积神经网络，深度学习的简单小项目，主要使用了全连接神经网络对FashionMninst中的物体进行分类，物体包括拖鞋，靴子，T恤等等；采用pytorch框架，python3.6版本编程实现；可学习熟悉torch中对于数据的批量读取写入操作torch定义学习网络的方式，以及后期数据输出可视化的过程。参考书籍：PyTorch深度学习入门与实战孙玉林全部代码importnumpy

霏梦·2022-11-23 19:30

pytorch卷积神经网络识别Fashion-MNIST（注释超详细）

importnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearn.metricsimportaccuracy_score,confusion_matrix,classification_reportimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassnsimportcopyimporttimeimporttorchimporttorch.nn

xingS1992·2022-11-23 19:30

pytorch深度学习入门与实战孙玉林第六章卷积神经网络识别Fashion-MNIST

importnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearn.metricsimportaccuracy_score,confusion_matrix,classification_reportimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassnsimportcopyimporttimeimporttorchimporttorch.nn

Adversity-sl·2022-11-23 19:59

学习笔记||tensorflow-过拟合及解决

importtensorflowastfimportpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt%matplotlibinline(train_image,train_label),(test_image,test_label)=tf.keras.datasets.fashion_mnist.load_data

Amber_15·2022-11-23 13:15

动手学深度学习(三)——丢弃法(gluon)

importmxnetasmxfrommxnetimportndfrommxnetimportgluonfrommxnetimportautogradfrommxnet.gluonimportnnfromutilsimportload_data_fashion_mnist

SnailTyan·2022-11-23 12:09

学习笔记：动手学深度学习 12 softmax回归的从零开始实现

:train_iter,test_iter=d2l.load_data_fashion_mnist(batch_size)BackendQt5Aggisinteractivebackend.Turningint

进击的番茄~·2022-11-22 08:50

《动手学深度学习》softmax回归的从零开始实现

importtorchfromIPythonimportdisplayfromd2limporttorchasd2lbatch_size=256train_iter,test_iter=d2l.load_data_fashion_mnist

认真学习！！！·2022-11-22 08:47

TensorFlow构建模型一

fashionmnist数据集，不用额外下载，可以直接用keras加载：(train_images,train_labels),(test_images,test_labels)=keras.datasets.fashion_mnist.load_data

superY25·2022-11-22 05:37

03.6. softmax回归的从零开始实现

定义softmax操作3.6.3.定义模型3.6.4.定义损失函数3.6.5.分类精度3.6.6.训练3.6.7.预测3.6.8.小结3.6.softmax回归的从零开始实现将使用刚刚在3.5节中引入的Fashion-MNIST

nsq1101·2022-11-21 21:13

03.7. softmax回归的简洁实现

回归的简洁实现3.7.1.初始化模型参数3.7.2.重新审视Softmax的实现3.7.3.优化算法3.7.4.训练3.7.5.小结3.7.softmax回归的简洁实现本节如在3.6节中一样，继续使用Fashion-MNIST

nsq1101·2022-11-21 21:13

PyTorch——实现多层感知机（附完整代码）

mlp-scratchhttps://tangshusen.me/Dive-into-DL-PyTorch/#/chapter03_DL-basics/3.10_mlp-pytorch加载数据依然使用“Fashion-MNIST

cqu_shuai·2022-11-21 19:52

深度学习——多层感知机实现代码

importtorchfromtorchimportnnfromd2limporttorchasd21.加载数据集batch_size=256train_iter,test_iter=d2l.load_data_fashion_mnist

jbkjhji·2022-11-21 19:49

Yolov5系列AI常见数据集(1)车辆,行人,自动驾驶,人脸,烟雾

Fashion-MNIST图像数据集（200.4MB）每个训练和测试样本都按照以下类别进行了标注：标注编号描述0T-shirt/top（T恤）1Trouser（裤子）2Pullover（套衫）3Dress

普通网友·2022-11-21 12:51

pytorch深度学习-微调（fine tuning）

这个椅子数据集虽然可能比Fashion-MNIST数据集要庞大，但样本数仍然不及ImageNet数据集中样本数的十分之一。这可能会导致适用于ImageNet数据集

我是一颗棒棒糖·2022-11-21 12:18

【深度学习】图像分类数据集Fashion-MNIST

一、介绍Fashion-MNIST是⼀个10类服饰分类数据集。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。

旅途中的宽~·2022-11-21 10:49

模型的数据归一化处理

使用fashion_mnist数据建立一个模型，对数据进行归一化处理之后再放入模型中进行训练。

plum-blossom·2022-11-20 21:46

1.tensorflow2.0-keras分类模型（初步实现->使用归一化）（fashion-mnist数据集）

环境：tensorflow2.0keras初步实现1.导入库importmatplotlibasmplimportmatplotlib.pyplotasplt%matplotlibinlineimportnumpyasnpimportsklearnimportpandasaspdimportosimportsysimporttimeimporttensorflowastffromtensorflo

木子若鱼·2022-11-20 18:07

动手学习深度学习-Softmax与分类模型 _pytorch

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

yhj20041128001·2022-11-20 16:08

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