Caffe的运行mnist手写数字识别

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Caffe的运行mnist手写数字识别

老规矩,首先附上官方教程:http://caffe.berkeleyvision.org/gathered/examples/mnist.html 1.必要软件因为Caffe中使用的是Linux才能运行的shell脚本,因此首先的安装 wget(将wget放入C:\windows\system32)和 Git 方能运行. 2.而后按照官方教程,首先进入caffe路径的根目录,而后打开cmd输入命令: ./data/mnist/get_mnist.sh 这个命令是通过打开/data/mnist目…

持久化的基于L2正则化和平均滑动模型的MNIST手写数字识别模型

持久化的基于L2正则化和平均滑动模型的MNIST手写数字识别模型觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 参考文献Tensorflow实战Google深度学习框架实验平台: Tensorflow1.4.0 python3.5.0 MNIST数据集将四个文件下载后放到当前目录下的MNIST_data文件夹下定义模型框架与前向传播 import tensorflow as tf # 定义神经网络结构相关参数 INPUT_NODE = 784 OUTPUT_NODE = 10 LA…

基于TensorFlow的MNIST手写数字识别-初级

一:MNIST数据集下载地址 MNIST是一个包含很多手写数字图片的数据集,一共4个二进制压缩文件分别是test set images,test set labels,training set images,training set labels training set包括60000个样本,test set包括10000个样本. test set中前5000个样本来自原始的NISTtraining set,后5000个样本来自原始的NIST test set,因此,前5000个样本比…

Android+TensorFlow+CNN+MNIST 手写数字识别实现

Android+TensorFlow+CNN+MNIST 手写数字识别实现 SkySeraph 2018 Email:skyseraph00#163.com 更多精彩请直接访问SkySeraph个人站点:www.skyseraph.com Overview 本文系“SkySeraph AI 实践到理论系列”第一篇,咱以AI界的HelloWord 经典MNIST数据集为基础,在Android平台,基于TensorFlow,实现CNN的手写数字识别.Code~ Practice Environmen…

深度学习之 mnist 手写数字识别

深度学习之 mnist 手写数字识别开始学习深度学习,先来一个手写数字的程序 import numpy as np import os import codecs import torch from PIL import Image lr = 0.01 momentum = 0.5 epochs = 10 def get_int(b): return int(codecs.encode(b, 'hex'), 16) def read_label_file(path): with open(pa…

基于tensorflow的MNIST手写数字识别（二）--入门篇

http://www.jianshu.com/p/4195577585e6 基于tensorflow的MNIST手写字识别(一)--白话卷积神经网络模型基于tensorflow的MNIST手写数字识别(二)--入门篇基于tensorflow的MNIST手写数字识别(三)--神经网络篇一.本文的意义因为谷歌官方其实已经写了MNIST入门和深入两篇教程了,那我写这些文章又是为什么呢,只是抄袭?那倒并不是,更准确的说应该是笔记吧,然后用更通俗的语言来解释,并且补充更多,官方文章中没有详细展开的…

第三节，CNN案例-mnist手写数字识别

卷积:神经网络不再是对每个像素做处理,而是对一小块区域的处理,这种做法加强了图像信息的连续性,使得神经网络看到的是一个图像,而非一个点,同时也加深了神经网络对图像的理解,卷积神经网络有一个批量过滤器,通过重复的收集图像的信息,每次收集的信息都是小块像素区域的信息,将信息整理,先得到边缘信息,再用边缘信息总结从更高层的信息结构,得到部分轮廓信息,最后得到完整的图像信息特征,最后将特征输入全连接层进行分类,得到分类结果. 卷积: 经过卷积以后,变为高度更高,长和宽更小的图像,进行多次卷积,就会获得深…