fashion 第9页

3.6_softmax-regression-scratch

#为了导入上层目录的d2lzh_pytorchimportd2lzh_pytorchasd2l3.6.1获取和读取数据我们将使用Fashion-

给算法爸爸上香·2022-11-20 16:33

softmax pytorch从零实现的代码

获取Fashion-MNIST训练集和读取数据在介绍softmax回归的实现前我们先引入一个多类图像分类数据集。它将在后面的章节中被多次使用，以方便我们观察比较算法之间在模型精度和计算效率上的区别。

gamilian·2022-11-20 16:59

3.6 softmax回归从零开始实现

为了导入上层目录的d2lzh_pytorchimportd2lzh_pytorchasd2l3.6.1获取和读取数据batch_size=256train_iter,test_iter=d2l.load_data_fashion_mnis

小黑鸟000·2022-11-20 16:59

softmax和分类模型

softmax和分类模型内容包括：softmax回归的基本概念如何获取fashion-MINIST数据集和读取数据softmax回归模型的从零开始，实现一个对fashion-MINIST训练集中图像数据进行分类的模型使用

qq_40441895·2022-11-20 16:58

SOFTMAX回归的从零开始实现

#为了导⼊上层⽬目录的d2lzh_pytorchimportd2lzh_pytorchasd2l获取和读取数据使用Fashion-MNIST数据集，并设置批量大

Clark-dj·2022-11-20 15:51

Pytorch学习笔记-softmax实现

importtorchimporttorchvisionimportnumpyasnpimportsyssys.path.append("..")importd2lzh_pytorchasd2l获取和读取数据使用Fashion-MNIST

Dexter_Sun1·2022-11-20 15:46

Tensorflow---使用Tensorflow进行自定义模型的创建

代码中的数据集合可以通过以下代码进行加载importtensorflowastf(train_image,train_label),(test_image,test_label)=tf.keras.datasets.fashion_mnist.load_data

水哥很水·2022-11-20 07:47

pytorch学习-组成与实战结合

以下结合实战对各个组成进行学习：实战内容是对10个类别的“时装”图像进行分类，使用的数据集是[FashionMINIST数据集]https://github.com/zalandoresearch/fashion-mni

qq_44138217·2022-11-20 06:15

回归+损失函数+图片分类数据集

我们将使用类似但更复杂的Fashion-MNIST数

噜啦l·2022-11-20 03:02

李沐-动手学深度学习-图像分类数据集

我们将使用类似但更复杂的Fashion-MNIST数据集。通过框架中的内置函数将Fashion-MNIST数据集下载并读取到内存中。

啥都想学点的研究生·2022-11-20 03:22

CNN卷积神经网络模型预测Fashion数据Tensorflow代码

文章目录前言一、CNN是什么二、代码1.引入库2.读入数据2.1数据预处理2.2查看数据3模型搭建3设置学习率和优化器4训练模型4.1准确率查看查看训练结构测试集准确率总结前言CNN卷积神经网络，Fashion

一颗西柚子·2022-11-20 00:50

动手学深度学习--课堂笔记图片分类数据集

Fashion-MNIST数据集：包含70000张灰度图像，其中包含60,000个示例的训练集和10,000个示例的测试集，每个示例都是一个28x

weixin_46480637·2022-11-19 21:21

【PyTorch】CNN图像识别分类模型

使用PyTorch搭建一个类似LeNet-5的卷积神经网络结构，用于fashion-mnist数据集的图像分类。分为数据准备、模型建立、使用训练集进行训练和使用测试集测试模型效果并可视化。

12smile25·2022-11-19 18:52

PyTorch中使用TensorBoard可视化模型、数据和训练过程

本教程使用Fashion-MNIST数据集说明了它的一些

NaiveYoungPeo·2022-11-19 15:42

softmax回归的从零开始实现

importtorchfromIPythonimportdisplayfromd2limporttorchasd2l2、划分训练集的测试集#定义一下小批量个数为256,取256张图片batch_size=256#读取load_data_fashion_mnist

小白学AI·2022-11-19 06:36

多层感知机的从零开始实现

importtorchfromtorchimportnnfromd2limporttorchasd2l#选择批量大小batch_size=256train_iter,test_iter=d2l.load_data_fashion_mnist

小白学AI·2022-11-19 06:36

李沐动手学深度学习第4章-4.2多层感知机的从零开始实现

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。

nousefully·2022-11-19 06:19

【学习day3】多层感知机从零开始代码实现

importtorchfromtorchimportnnfromd2limporttorchasd2lbatch_size=256train_iter,test_iter=d2l.load_data_fashion_mnist

辛幼安Sonia·2022-11-19 06:44

李沐深度学习-ch4 多层感知机MLP的从零实现和简介实现 PyTorch

scratchimporttorchfromd2limporttorchasd2lfromtorchimportnn#loaddatasetfashion_mnistbatch_size=128#train_iter,test_iter=d2l.load_data_fashion_mnist

Presence、·2022-11-19 06:42

tf.keras.datasets详解

一共有7个，分别是：boston_housing:Boston房价回归数据集cifar10:CIFAR10小图分类数据集cifar100:CIFAR100小图分类数据集fasion_mnist:Fashion-MNIST

象象家的小蜜桃·2022-11-19 03:17

卷积神经网络(CNN)——图像卷积

正如我们之前使用MLP对Fashion-MNIST数据集进行训练和预测的那样，输入的图片是一个28x28的二维张量(图片的通道数为1)，我们将每张图片reshape成一个1x784的张量作为MLP的输入

HS_zhangjiong·2022-11-18 11:12

MindSpore前馈神经网络运用

MindSpore前馈神经网络运用实验经典介绍本实验主要介绍使用MindSpore开发前馈神经网络，并使用Fashion-MNIST数据集训练和测试模型。

irrationality·2022-11-16 07:04

沐神代码 DataLoader worker (pid(s) 23468, 25112, 11228) exited unexpectedly)错误

可将文件d2l目录下的utils文件和torch文件中所有load_data_fashion_mnist函数中data.DataLoader的参数num_w

能吃胖的晨星·2022-11-15 18:32

Pytorch 基于NiN的服饰识别（使用Fashion-MNIST数据集）

本文内容：Pytorch基于NiN的服饰识别（使用Fashion-MNIST数据集）更多内容请见Pytorch基于LeNet的手写数字识别Pytorch基于AlexNet的服饰识别（使用Fashion-MNIST

小嗷犬·2022-11-09 07:14

Pytorch 基于ResNet-18的物体分类（使用CIFAR-10数据集）

本文内容：Pytorch基于ResNet-18的物体分类（使用CIFAR-10数据集）更多内容请见Pytorch基于VGG-16的服饰识别（使用Fashion-MNIST数据集）Pytorch基于NiN

小嗷犬·2022-11-09 07:34

【动手学深度学习】李沐——多层感知机

importtorchfrommatplotlibimportpyplotaspltfromtorchimportnnfromd2limporttorchasd2lbatch_size=256train_iter,test_iter=d2l.load_data_fashion_mnist

FavoriteStar·2022-11-09 04:24

【动手学深度学习】李沐——线性神经网络

importtorchimporttorchvisionfrommatplotlibimportpyplotaspltfromtorch.utilsimportdatafromtorchvisionimporttransformsfromd2limporttorchasd2l#在数字标签索引以及文本名称之间转换defget_fashion_mnist_labels

FavoriteStar·2022-11-09 04:54

深度学习入门实操——tensorflow 搭建神经网络

参考：1tf.Keras-简书(jianshu.com)2Fashion-MNIST：替代MNIST手写数字集的图像数据集-知乎(zhihu.com)3model.evaluat

lovelybear2333·2022-11-08 19:00

Pytorch 基于ResNet-18的服饰识别（使用Fashion-MNIST数据集）

本文内容：Pytorch基于ResNet-18的服饰识别（使用Fashion-MNIST数据集）更多内容请见Pytorch基于AlexNet的服饰识别（使用Fashion-MNIST数据集）Pytorch

小嗷犬·2022-11-08 07:49

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

卷积神经网络（LeNet）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·2022-11-07 17:12

在 pytorch 中加载和使用图像分类数据集 Fashion-MNIST

获取数据集2.读取小批量图像分类数据集中最常用的是手写数字识别数据集MNIST，但大部分模型在MNIST上的分类精度都超过了95%，为了更直观地观察算法之间的差异，本文介绍一个图像内容更加复杂的数据集Fashion-MNIST

云端FFF·2022-11-06 07:16

基于PyTorch复现CNN模型训练Fashion-MNIST数据集

基于PyTorch复现CNN模型训练Fashion-MNIST数据集介绍本文是基于PyTorch在Fashion-MNIST数据集上对LeNet,AlexNet,VGGNet,InceptionNet,

wzyjsha·2022-11-06 07:11

mnist torch加载fashion_PyTorch - 02 - fashion-MNIST数据集的使用

FashionMNIST数据集Fashion-MNIST是一个10类服饰分类数据集,我们可以使用它来检验不同算法的表现,这是MNIST数据集不能做到的(原因在这里，想了解的可以看看介绍)。

weixin_39812533·2022-11-06 07:40

深度学习案例分享 | PyTorch 实现 Fashion-MNIST 服装数据分类

今天我们使用LeNet-5（它是最早发布的卷积神经⽹络之⼀）来实现Fashion-MNIST服装图⽚的分类任务。读取数据集Fashion-MNIST数据集中的图像是一个28*28的灰度图像。

程序员学长·2022-11-06 07:29

pytorch 图像分类数据集（Fashion-MNIST）

原文链接http://tangshusen.me/Dive-into-DL-PyTorch/#/chapter03_DL-basics/3.5_fashion-mnist我们将使用torchvision

imxlw00·2022-11-06 07:28

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

卷积神经网络（DenseNet）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·2022-11-06 07:27

卷积神经网络（ResNet-18）识别Fashion-MNIST数据集（Pytorch版）

卷积神经网络（ResNet-18）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·2022-11-06 07:26

卷积神经网络（VGG-11）识别Fashion-MNIST数据集（Pytorch版）

卷积神经网络（VGG-11）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·2022-11-06 07:56

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

卷积神经网络（GoogLeNet）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·2022-11-06 07:56

Pytorch 基于VGG-16的服饰识别（使用Fashion-MNIST数据集）

本文内容：Pytorch基于VGG的服饰识别（使用Fashion-MNIST数据集）更多内容请见Pythonsklearn实现K-means鸢尾花聚类Pytorch基于LeNet的手写数字识别Pytorch

小嗷犬·2022-11-06 07:54

Pytorch简单使用MINIST数据集

为了更直观地观察算法之间的差异，我们将使用一个图像内容更加复杂的数据集Fashion-MNIST[2]（这个数据集

phac123·2022-11-05 07:45

3.5 图像分类数据集（Fashion-MNIST）

文章目录3.5图像分类数据集（Fashion-MNIST）3.5.1获取数据集3.5.2读取小批量小结3.5图像分类数据集（Fashion-MNIST）在介绍softmax回归的实现前我们先引入一个多类图像分类数据集

谦小白·2022-11-05 07:45

3.5_fashion-mnist

3.5图像分类数据集（Fashion-MNIST）在介绍softmax回归的实现前我们先引入一个多类图像分类数据集。

给算法爸爸上香·2022-11-05 07:44

动手学深度学习：3.5 图像分类初级

3.5图像分类数据集（Fashion-MNIST）在介绍softmax回归的实现前我们先引入一个多类图像分类数据集。

AI_Younger_Man·2022-11-05 07:13

深度学习pytorch--MNIST数据集

图像分类数据集（Fashion-MNIST）在介绍softmax回归的实现前我们先引入一个多类图像分类数据集。它将在后面的章节中被多次使用，以方便我们观察比较算法之间在模型精度和计算效率上的区别。

赤坂·龙之介·2022-11-05 07:11

动手学pytorch笔记整理06

softmax-regression；fashion-mnistsoftmax回归分类问题softmax回归模型单样本分类的矢量计算表达式小批量样本分类的矢量计算表达式交叉熵损失函数模型预测及评价小结图像分类数据集

凛雨时冽·2022-11-05 07:11

Pytorch 基于AlexNet的服饰识别（使用Fashion-MNIST数据集）

本文内容：Pytorch基于AlexNet的服饰识别（使用Fashion-MNIST数据集）更多内容请见Pythonsklearn实现SVM鸢尾花分类Pythonsklearn实现K-means鸢尾花聚类

小嗷犬·2022-11-05 07:40

09 Softmax 动手学深度学习 PyTorch版李沐视频课笔记

动手学深度学习PyTorch版李沐视频课笔记李沐视频课笔记其他文章目录链接(不定时更新)文章目录动手学深度学习PyTorch版李沐视频课笔记一、图像分类数据集1.Fashion-MNIST2.通过框架的内置函数将

认真学习的小张·2022-11-01 19:45

使用cnn做手写数字识别_使用CNN分类的手写数字识别（过程说明）

ArtificialIntelligenceisabranchofsciencewhichofferswithhelpingmachinesdiscoversolutionstocomplexproblemsinagreaterhuman-like-fashion

weixin_26752075·2022-10-30 13:49

深度学习入门（九）多层感知机实现

损失函数6训练7预测多层感知机简洁实现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，防止遗忘多层感知机从零实现为了与之前softmax回归，获得的结果进行比较，我们将继续使用Fashion-MNIST

澪mio·2022-10-29 09:03

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