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使用Google tensorflow 训练MNIST数据集

及其运行环境2新建文件夹MNIST_data用来存放数据集，下载数据集到该文件夹下载地址：http://yann.lecun.com/exdb/mnist/（4个文件）3训练过程参考Tensorflow中文社区MINIST

qq_28667921·2020-08-16 07:07

学习笔记：Caffe上配置和运行MNIST

MNIST，一个经典的手写数字库，包含60000个训练样本和10000个测试样本，图片大小28*28，在Caffe上配置的第一个案例1首先，获取minist的数据包。

lynnandwei·2020-08-14 17:46

卷积神经网络：卷积层和池化层

两者在这的区别还是很明显的，小图像（如8*8，MINIST的28*28）可以采用全连接的方式（即输入层和隐含层直接相连）。

weixin_34019144·2020-08-13 21:20

PyTorch入门实战教程笔记（十九）：卷积神经网络CNN 1

对于MiNIST数据集，2828输入为784，参数一共390k，1.6M存储。但是虽然1.6M存储，在当时储存计算也是非常困难的，计算机学家就利用模仿人眼的一个局部相关性

Star·端木·2020-08-13 12:55

PyTorch入门实战教程笔记目录

CUDAPyTorch安装安装PyCharm2、PyTorch入门实战教程笔记（二）：简单回归问题通过loss求解一元二次方程实战LinearRegression3、PyTorch入门实战教程笔记（三）：手写数字问题引入MINIST

Star·端木·2020-08-13 10:01

tensorflow实现自编码器——数据复原

'''——————————tensorflow实现去噪自编码器对MINIST数据复原——————————模块版本：tensorflow1.4.0Python3.5自编码器(DBN)：一种无监督学习算法，

ksy_e·2020-08-12 14:09

手写体数字识别———LeNet模型

一,Minist数据集特点MNIST数据集来自美国国家标准与技术研究所,NationalInstituteofStandardsandTechnology(NIST).训练集(trainingset)由来自

Zhansijing·2020-08-10 07:26

保存与加载模型（minist数据集）

保存与加载模型（minist数据集）导入库&数据预处理importtensorflowastfmnist=tf.keras.datasets.mnist(x_train,y_train),(x_test

不可道是常道 Sean·2020-08-09 02:20

Python——读取二进制文件

读取二进制文件并转换成整数在处理MINIST数据集的时候，从网站上下载文件是二进制文件。我们以训练图像数据为例，前4个字节存储的是magicnumber(2051)。

Vic时代·2020-08-08 13:26

解决tensorboard的一个常见问题

自己在网上搜了很多资料，然后根据自己的弯路总结如下：1、http://blog.csdn.net/liuxu1989315/article/details/78168051（tensorflow加载minist

亦散亦聚·2020-08-03 21:00

win10下使用Tensorboard

1、下载minist数据集到本地下载地址：http://yann.lecun.com/exdb/mnist/下载后保存，我的保存地址是C:\Users\LT\testdata2、建立input_data.py

阡陌轻殇·2020-08-02 22:33

第二次作业：卷积神经网络 part 1

【第一部分】视频学习心得及问题总结张老师讲的很清楚明白~截屏了一些新学到的知识【第二部分】代码练习2.1MNIST数据集分类2.1.1加载MINIST数据准备工作并加载MINST数据集importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFimporttorch.optimasoptimfromtorchvisionimportdatase

米高桑·2020-08-01 13:00

一文概览卷积神经网络中的类别不均衡问题

该论文的作者以两种典型的不均衡为例，系统地研究并比较了解决CNN中类别不均衡问题的各种方法，在三个常用数据集MINIST、CIFAR-10和ImageNet上用统一标准进行实验，得出了综合性的结果，富有参考和指导意义

机器之心V·2020-08-01 10:54

深度学习—Pytorch—手写数字识别：将MINIST数据集中的手写字体图片按照标签分类，分别保存到本地，并记录数量

注意：这里使用的是Pytorch，没有安装将无法使用本方法废话不多说，上代码：importosfromtorchvisionimportdatasets#输入文件地址id1=input("请输入MNIST文件存放的地址，如果您还没有下载该文件，请输入任意文件夹名称，将会自动下载MNIST：")id2=input("请输入存放图片文件夹名称,该文件夹默认存放于本文件同级目录下：")#判断输入的文件地

米之炼金术师·2020-07-31 18:54

经典CNN识别MINIST数据集代码的理解

#关于CNN学习后对pytorch的理解#导入相应模块importtorchimporttorch.nnasnnimporttorchvisionimporttorch.utils.dataasData#HyperParameters超参数EPOCH=1#训练整批数据多少次,为了节约时间,我们只训练一次BATCH_SIZE=50LR=0.001#学习率DOWNLOAD_MNIST=True#已经下

自动驾驶小弱鸡·2020-07-29 23:53

MNIST数据集介绍及读取

转载自：《MINIST数据集介绍及读取》MNIST数据集是机器学习领域中非常经典的一个数据集，由60000个训练样本和10000个测试样本组成，每个样本都是一张28*28像素的灰度手写数字图片。

RomanticChopin·2020-07-29 23:30

Matlab 读取 Minist 数据集

数据集见博客内；或者其他地方都可以找到；MINIST是机器学习的一个经典例子，主要是将2828像素的灰度手写数字图片识别为相应的文字；下载晚数据解压后得到如下图：上面的一半是测试数据，下面的四个是训练数据

Marigos·2020-07-29 22:21

C++读取MINIST数据集

注意：必须考虑大端小端对齐的问题，我的电脑就是大端对齐的，但是我只对图片数量的读数做了处理，#include#include#defineTEST_LIUKE010#defineTEST_LIUKE11constchar*train_images_idx3_ubyte_file="MNIST_data/train-images.idx3-ubyte";constchar*train_labels_

Bluish White·2020-07-29 14:26

kaggle入门（1）：手写字符识别0.99575（top12%-2020/7/2）

1）minist数据集介绍mnist数据本身是70000张。

长大了的暗·2020-07-28 05:48

pytorch的 torchvision transforms

torchvision是pytorch的数据集，也包含常用数据处理工具，包含几个模块：datasets（包含常用的数据集：minist，COCO等）models（包含常用的著名网络结构：AlexNet，

geter_CS·2020-07-27 22:08

报错ImportError:cannot import name 'fetch_openml' from 'sklearn.datasets'及问题解决方案

对多层感知机权重在MINIST数据集上的可视化实现实验中，遇到报错。

德胜coding·2020-07-16 03:15

在opencv3中实现机器学习算法之：利用最近邻算法（knn)实现手写数字分类

而且还有专门的手写数字MINIST库。

weixin_34272308·2020-07-15 05:44

深度解析minist例子（lasagne)

minist例子相当于深度学习中的'hello,world'下面以lasagne中的minist为原型解析：首先需要了解使用的数据集：minist数据集：共有100000张图片，每张图片大小为28X28

sunshinearong·2020-07-15 01:22

Tensorflow之使用LeNet-5模型识别Minist手写体数字

文章目录安装Tensorflow教程一、Minist手写体数据集的特点二、LeNet-5卷积神经网络模型的基本原理三、运行结果及分析安装Tensorflow教程请移步到这篇博客☛https://blog.csdn.net

不吃香菜--·2020-07-14 20:07

GAN应用案例+简单代码(基于Tensorflow)

article/details/80874717Github上GANzoo.收集了上百种GAN网络模型：https://github.com/hindupuravinash/the-gan-zoo以下代码用minist

暗夜精灵宝宝·2020-07-13 20:05

基于tensorflow的MNIST入门

要做一个OCR票据识别，虽然有许多现成的接口，但是作为小白，打算先从MINIST入门，逐步深入，记录下一步步过程。

hust_cxl·2020-07-13 05:30

使用Pytorch进行读取本地的MINIST数据集并进行装载

pytorch中的torchvision.datasets中自带MINIST数据集，可直接调用模块进行获取，也可以进行自定义自己的Dataset类进行读取本地数据和初始化数据。

pengfeierzhang·2020-07-12 20:12

使用MINIST数据集

首先，必须向各位强调的是：该数据集名字叫MNIST，而非MINIST～我之前就一直弄错了！哈哈～网上有很多使用MNIST数据集的教程，要么太麻烦，要么需要下载，很慢。

Iovebecky·2020-07-12 19:49

基于卷积神经网络的手写数字集识别源码（MINIST）Pytorch框架

importnumpyasnpimportcsvimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.utils.dataasDataimporttorchvision.datasetsasnormal_datasetsimporttorchvision.transformsastransformsfromtorch.autogradimportVariable#处理并

Struggle~·2020-07-12 12:35

基于PCA+SVM的MINIST数据集分类

1.MINIST数据集下载地址：http://yann.lecun.com/exdb/mnist/.2.MINIST数据图像读取MATLAB代码(参考斯坦福大学AndrewNg教授的课件):functionimages

ma_studd·2020-07-12 03:01

Caffe自带的测试的实例

Caffe自带的测试的实例Caffe有自带的数据集：minist和cifar10。

菜鸟你好·2020-07-12 03:50

Caffe实战：LeNet模型训练测试MNIST数据集

MNIST转成lmdb格式首先下载minist数据文件。

MasicMcsu·2020-07-12 01:21

[深度学习]半监督学习、无监督学习之Autoencoders自编码器(附代码)

如果具体到某一个数据集MINIST，他的结构如下图

Thorrrrrrrrrr·2020-07-11 23:22

numpy手写softmax回归

比如判定一个东西是鸡的概率是多少而当模型需要预测多个离散值时，即分类问题，比如判定一个东西是鸡还是鹅还是鸭此时就需要多个输出单元，并且修改运算方式从而方便预测和训练，这也就是softmax层诞生的原因这里使用的是minist

滑稽的柴犬·2020-07-11 16:18

深度学习 | 实战7- 连体网络MINIST优化

_Summer tree·2020-07-10 23:43

Tensorflow加载训练好的VGG模型

现在，我们来进行一个稍微复杂点的demo，加载预训练好的VGG模型参数，然后用它来进行MINIST数据集的分类任务。模型加载的关键：需要知道模型是如何被保存的，知道存储的格式，才能正确恢复。

yeler082·2020-07-10 13:12

神经网络简介 & 利用minist数据集实现手写数字识别和识别精度计算

文章目录一.引子二.神经网络（三层简单实现）2.1总图2.2输入层到第一层信号传递：2.3第一层到第二层的信号传递:2.4第二层到输出的信号传递：2.5总结（代码整理最终实现）2.6输出层设计：恒等函数&softmax函数三.手写数字识别3.1基本思想：3.2MNIST数据集：3.3神经网络的推理处理3.4批处理本博客借鉴了《深度学习入门：基于python的理论与实现》的第三章：神经网络一.引子博

一位美女·2020-07-10 11:24

用tensorflow搭建AlexNet

最近研究了一下如何用tensorflow搭建alexnet并进行测试，使用tensorboard查看训练过程，我没有使用tensorflow自带的minist数据集，而是通过加载keras的minist

sjtu_leexx·2020-07-10 02:44

如何配置一台以机器学习、深度学习为用途的工作站？

www.zhihu.com/question/310387269/answer/926638382这里介绍10K以下的机器众所周知，深度学习是有钱人的游戏(笑)作为一个穷学生(definitely)为了不只和minist

woshicver·2020-07-09 00:55

caffe详解之minist手写体识别

从零开始，一步一步学习caffe的使用，期间贯穿深度学习和调参的相关知识！加载库文件设置路径#加载必要的库import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt%matplotlib inlineimport sys,os,caffe#设置当前目录caffe_root = '/home/xuke/caffe/'sys.path.insert(0, caf

AI异构·2020-07-08 09:38

神经网络算法学习之梯度下降算法

神经网络算法学习之梯度下降算法1.FeedForwardNetwork:神经网络中没有循环,信息单项向前传递2.识别手写数字，分层—segmentation分层得到minist数据中每一张图片的信息MNISTdataset

勤学三思·2020-07-07 23:49

PowerSensorAI教程2-石头剪刀布-彩色数据预处理

介绍上一期的minist案例是为了让大家熟悉一下powersensorai的整个流程，使用的数据集是google提供好的minist数据集，是灰度的、尺寸统一的。

linxiaobo110·2020-07-07 13:01

minist优化模型eval

importtimeimporttensorflowastffromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_dataimportmnist_inferenceimportmnist_train#加载的时间间隔。EVAL_INTERVAL_SECS=10defevaluate(mnist):withtf.Graph().as_default()a

今天多云很多云·2020-07-07 01:00

训练过程总结问题(一)

通过目标检测将每一张图含有的烟盒检测出来，并进行分类，并统计每一类烟盒的出现在该图像的频率，一般数目为6个及以上的数量才能构成U型排列，因此，统计出哪类烟盒出现在图像的次数超过6次，并将其生成二值化图，用于U型分类，主要是类似于Minist

米小凡·2020-07-06 08:35

minist数据集分析--tensorflow2.0--mnist--详细注释

学习记录，方便查看importosimporttensorflowastffromtensorflowimportkerasfromtensorflow.kerasimportdatasets,layers,optimizersos.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL']='2'#把warning提醒屏蔽#加载数据集：加载过了的是numpy数据类型，要想使用GPU加速，需要

鸣人的道·2020-07-06 05:29

TensorFlow实战minist数据集(CNN)

1、CNN(卷积神经网络)卷积神经网络的结构由输入层、卷积神经层（ConvolutionalLayer）、池化层(PoolingLayer)、全连接层（FullyConnectedNetwork）及输出层5种结构组成。其中卷积神经网络层、池化层、全连接被合称为隐含层。在卷积神经网络中，卷积神经层与池化层的连接方式是局部连接的形式，即每层的神经元只连接输入层中的跟它相近的几个节点。而全连接层中采用的

James_Bobo·2020-07-06 04:05

Python——pytorch建立CNN网络

加载数据集importtorchvision.datasetasdsetsimporttorchvision.transformsastransforms#加载数据train_dataset=dsets.MINIST

WW93570736·2020-07-05 20:06

keras框架下的MINIST

#手写数字分类from__future__importprint_functionfromkeras.datasetsimportmnistimportnumpyasnpimportos(x_train,y_train),(x_test,y_test)=mnist.load_data()#os.getcwd()+'/mnist.npz'x_train=x_train.reshape(60000,7

xiongyuqing·2020-07-05 10:41

pytorch 实现minist手写识别体

from莫烦pythonimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.utils.dataasDataimporttorchvision#数据库模块importmatplotlib.pyplotasplttorch.manual_seed(1)#reproducible#HyperParametersEPOCH=1#训练整批数据多少次,为了节约时间,我们只训练一

haohulala·2020-07-04 17:37

TensorFlow简介

TensorFlow产生的历史1980s：感知机与特征工程计算力低，数据量小1990s：神经网络在图像和语音领域发力MINIST：手写字体识别，机器学习界的HelloWord2012-：算力和数据增长推动深度学习的繁荣发展

丸子h·2020-07-04 05:10

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