MNIST机器学习入门 转自:http://wiki.jikexueyuan.com/project/tensorflow-zh/tutorials/mnist_beginners.html?plg_nld=1&plg_uin=1&plg_auth=1&plg_nld=1&plg_usr=1&plg_vkey=1&plg_dev=1 这个教程的目标读者是对机器学习和TensorFlow都不太了解的新手.如果你已经了解MNIST和softmax回归(softm…
MNIST机器学习入门 这个教程的目标读者是对机器学习和TensorFlow都不太了解的新手.如果你已经了解MNIST和softmax回归(softmax regression)的相关知识,你可以阅读这个快速上手教程. 当我们开始学习编程的时候,第一件事往往是学习打印"Hello World".就好比编程入门有Hello World,机器学习入门有MNIST. MNIST是一个入门级的计算机视觉数据集,它包含各种手写数字图片: 它也包含每一张图片对应的标签,告诉我们这个是数字几.比如,…
http://www.cnblogs.com/denny402/p/5852083.html tensorflow学习笔记二:入门基础   TensorFlow用张量这种数据结构来表示所有的数据.用一阶张量来表示向量,如:v = [1.2, 2.3, 3.5] ,如二阶张量表示矩阵,如:m = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]],可以看成是方括号嵌套的层数. 1.编辑器 编写tensorflow代码,实际上就是编写py文件,最好找一个好用的编辑器,如果你用vim或…
学习深度学习,首先从深度学习的入门MNIST入手.通过这个例子,了解Tensorflow的工作流程和机器学习的基本概念. 一  MNIST数据集 MNIST是入门级的计算机视觉数据集,包含了各种手写数字的图片.在这个例子中就是通过机器学习训练一个模型,以识别图片中的数字. MNIST数据集来自 http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ Tensorflow提供了一份python代码用于自动下载安装数据集.Tensorflow官方文档中的url打不开,在CSDN上找到了一…
数据集 由Yann Le Cun建立,训练集55000,验证集5000,测试集10000,图片大小均为28*28 下载 # coding:utf-8 # 从tensorflow.examples.tutorials.mnist引入模块.这是TensorFlow为了教学MNIST而提前编制的程序 from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data # 从MNIST_data/中读取MNIST数据.这条语句在数据不存在时,会自动执行下…
此程序被称为TF的 Hello World,19行代码,给人感觉很简单.第一遍看的时候,不到半个小时,就把程序看完了.感觉有点囫囵吞枣的意思,没理解透彻.现在回过头来看,感觉还可以从中学到更多东西. # -*- coding:utf- -*- import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_data_sets("E:/testdat…
1. MNIST数据集 1.1 概述 Tensorflow框架载tensorflow.contrib.learn.python.learn.datasets包中提供多个机器学习的数据集.本节介绍的是MNIST数据集,其功能都定义在mnist.py模块中. MNIST是一个入门级的计算机视觉数据集,它包含各种手写数字图片: 图 11 它也包含每一张图片对应的标签,告诉我们这个是数字几.比如,上面这四张图片的标签分别是5,0,4,1 1.2 加载 有两种方式可以获取MNIST数据集: 1) 自动下载…
平台信息:PC:ubuntu18.04.i5.anaconda2.cuda9.0.cudnn7.0.5.tensorflow1.10.GTX1060 作者:庄泽彬(欢迎转载,请注明作者) 说明:本文是在tensorflow社区的学习笔记,MNIST 手写数据入门demo 一.MNIST数据的下载,使用代码的方式: input_data.py文件内容: # Copyright 2015 Google Inc. All Rights Reserved. # # Licensed under the…
MNIST是一个入门级的计算机视觉数据集,它包含各种手写数字图片:它也包含每一张图片对应的标签,告诉我们这个是数字几.比如,下面这四张图片的标签分别是5,0,4,1. 从一个很简单的数学模型开始:训练一个机器学习模型用于预测图片里面的数字,它叫做Softmax Regression. Softmax回归介绍 我们知道MNIST的每一张图片都表示一个数字,从0到9.我们希望得到给定图片代表每个数字的概率.比如说,我们的模型可能推测一张包含9的图片代表数字9的概率是80%但是判断它是8的概率是5%(…
MNIST机器学习的原理: 通过一次次的 输入某张图片的像素值(用784维向量表示)以及这张图片对应的数字(用10维向量表示比如数字1用[0,1,0,0,0,0,0,0,0,0]表示),来优化10*784个W和10个b参数(通过交叉熵评估建立的模型).…