TensorFlow 入门之手写识别(MNIST) softmax算法 MNIST flyu6 softmax回归 softmax回归算法 TensorFlow实现softmax softmax回归算法 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%(因为8和9都有上半部分的小圆),然后给予它代表其他数字的概率更小的值. 这是一个使用softmax回归(s…

TensorFlow 入门之手写识别CNN 三 MNIST 卷积神经网络 Fly 多层卷积网络 多层卷积网络的基本理论 构建一个多层卷积网络 权值初始化 卷积和池化 第一层卷积 第二层卷积 密集层连接 Dropout 输出层 训练和评估模型 多层卷积网络 多层卷积网络的基本理论 卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN) 是一种前馈神经网络, 它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元,对于大型图像处理有出色表现.它包括卷积层(alternating…

TensorFlow 入门之手写识别(MNIST) softmax算法 二 MNIST Fly softmax回归 softmax回归算法 TensorFlow实现softmax softmax回归算法 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%(因为8和9都有上半部分的小圆),然后给予它代表其他数字的概率更小的值. 这是一个使用softmax回归(s…

TensorFlow 入门之手写识别(MNIST) 数据处理 一 MNIST Fly softmax回归 准备数据 解压 与 重构 手写识别入门 MNIST手写数据集 图片以及标签的数据格式处理 准备数据 MNIST是在机器学习领域中的一个经典问题.该问题解决的是把28x28像素的灰度手写数字图片识别为相应的数字,其中数字的范围从0到9. from IPython.display import Image  import base64  Image(data=base64.decodestrin…

TensorFlow MNIST(手写识别 softmax)实例运行 首先要有编译环境,并且已经正确的编译安装,关于环境配置参考:http://www.cnblogs.com/dyufei/p/8027517.html 一.MNIST 运行 1)首先下载训练数据 在 http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ 将四个包都下载下来,在下面代码的运行目录下创建MNIST_data目录,将四个包放进去 train-images-idx3-ubyte.gz: training s…

import tensorflow as tf import tensorflow.examples.tutorials.mnist.input_data as input_data import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt mnist = input_data.read_data_sets("data/",one_hot = True) #导入Tensorflwo和mnist数据集 #构建输入层 x = tf.placeho…

这个例子,是学习tensorflow的人员通常会用到的,也是基本的学习曲线中的一环.我也是! 这个例子很简单,这里,就是简单的说下,不同的tensorflow版本,相关的接口函数,可能会有不一样哟.在TensorFlow的中文介绍文档中的内容,有些可能与你使用的tensorflow的版本不一致了,我这里用到的tensorflow的版本就有这个问题. 另外,还给大家说下,例子中的MNIST所用到的资源图片,在原始的官网上,估计很多人都下载不到了.我也提供一下下载地址. 我的tensorflow的版…

densenet 中文汉字手写识别,代码如下: import tensorflow as tf import os import random import math import tensorflow.contrib.slim as slim import time import logging import numpy as np import pickle from PIL import Image import tensorflow as tf #from tflearn.layers.…

1.使用tensorflow的SoftMax函数,对手写数字进行识别 Administrator@SuperComputer MINGW64 ~ $ docker run -it -p 8888:8888 registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/denverdino/tens orflow bash root@b3e200093da9:/notebooks# python Python 2.7.6 (default, Oct 26 2016, 20:30:19) [G…

标题党其实也不多,一个输入层,三个隐藏层,一个输出层 老样子先上代码 导入mnist的路径很长,现在还记不住 import tensorflow as tf import tensorflow.examples.tutorials.mnist.input_data as input_data import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from time import time mnist = input_data.read_data_s…