# -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np np.random.seed(1337) #for reproducibility再现性 from keras.datasets import mnist from keras.utils import np_utils from keras.models import Sequential#按层 from keras.layers import Dense, Activation,Convolution2D,…

import kerasimport matplotlib.pyplot as pltfrom keras.models import Sequentialfrom keras.layers import Dense,Activation,Flatten,Dropout,Convolution2D,MaxPooling2Dfrom keras.utils import np_utilsfrom keras.optimizers import RMSpropfrom skimage import…

import os import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data INPUT_NODE = 784 OUTPUT_NODE = 10 LAYER1_NODE = 500 def get_weight_variable(shape, regularizer): weights = tf.get_variable("weights", shape, initializer…

import os import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from PIL import Image, ImageChops from skimage import color,data,transform,io #获取所有数据文件夹名称 fileList = os.listdir("F:\\data\\flowers") trainDataList = [] trianLabel = [] testDataList =…

import tensorflow as tf from tensorflow import keras from keras import Sequential,datasets, layers, optimizers, metrics def preprocess(x, y): """数据处理函数""" x = tf.cast(x, dtype=tf.float32) / 255. y = tf.cast(y, dtype=tf.int32)…

# -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np np.random.seed(1337) from keras.datasets import mnist from keras.utils import np_utils from keras.models import Sequential from keras.layers import SimpleRNN,Activation,Dense from keras.optimizers import Ada…

最近由于项目需要用到caffe,学习了下caffe的用法,在使用过程中也是遇到了些问题,通过上网搜索和问老师的方法解决了,在此记录下过程,方便以后查看,也希望能为和我一样的新手们提供帮助. 顺带附上老师写的教程 安装Caffe并运行Mnist例程 我主要参考了这篇教程:Mac极简安装Caffe并训练MNIST.然后进行了examples文件夹里的Mnist的训练,期间并没有碰到什么问题. 将图片转换为LMDB文件 Mnist中已经给出了现成的LMDB数据文件,在实际项目中,需要我们将图片文件转换…

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…

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…

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…