模式识别领域应用机器学习的场景非常多,手写识别就是其中一种,最简单的数字识别是一个多类分类问题,我们借这个多类分类问题来介绍一下google最新开源的tensorflow框架,后面深度学习的内容都会基于tensorflow来介绍和演示 请尊重原创,转载请注明来源网站www.shareditor.com以及原始链接地址 什么是tensorflow tensor意思是张量,flow是流. 张量原本是力学里的术语,表示弹性介质中各点应力状态.在数学中,张量表示的是一种广义的"数量",0阶张量…

初次接触TensorFlow,而手写数字训练识别是其最基本的入门教程,网上关于训练的教程很多,但是模型的测试大多都是官方提供的一些素材,能不能自己随便写一串数字让机器识别出来呢?纸上得来终觉浅,带着这个疑问昨晚研究了下,利用这篇文章来记录下自己的一些心得! 以下这个图片是我随机写的一串数字,我的目标是利用训练好的模型来识别出图片里面的手写数字,开始实战! 2层卷积神经网络的训练: from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data…

官方文档: MNIST For ML Beginners - https://www.tensorflow.org/get_started/mnist/beginners Deep MNIST for Experts - https://www.tensorflow.org/get_started/mnist/pros 版本: TensorFlow 1.2.0 + Flask 0.12 + Gunicorn 19.6 相关文章: TensorFlow 之 入门体验 TensorFlow 之 手写…

pytorch做手写数字识别 效果如下: 工程目录如下 第一步  数据获取 下载MNIST库,这个库在网上,执行下面代码自动下载到当前data文件夹下 from torchvision.datasets import MNIST import torchvision mnist = MNIST(root='./data',train=True,download=True) print(mnist) print(mnist[0]) print(len(mnist)) img = mnist[0][…

一.前言 为了更好的理解Neural Network,本文使用Tensorflow实现一个最简单的神经网络,然后使用MNIST数据集进行测试.同时使用Tensorboard对训练过程进行可视化,算是打响学习Tensorflow的第一枪啦. 看本文之前,希望你已经具备机器学习和深度学习基础. 机器学习基础可以看我的系列博文: https://cuijiahua.com/blog/ml/ 深度学习基础可以看吴恩达老师的公开课: http://mooc.study.163.com/smartSpec/…

首先,关于神经网络,其实是一个结合很多知识点的一个算法,关于cnn(积卷神经网络)大家需要了解: 下面给出我之前总结的这两个知识点(基于吴恩达的机器学习) 代价函数: 代价函数 代价函数(Cost Function )是定义在整个训练集上的,是所有样本误差的平均,也就是损失函数的平均. 具体的了解请看我的博客: https://blog.csdn.net/qq_40594554/article/details/97389489 梯度下降: 梯度下降一般讲解采用单变量梯度下降,但是一般在程序中常用…

MNIST手写数字识别 MNIST数据集介绍和下载:http://yann.lecun.com/exdb/mnist/   一.数据集介绍: MNIST是一个入门级的计算机视觉数据集 下载下来的数据集被分成两部分:60000行的训练数据集(mnist.train)和10000行的测试数据集(mnist.test)   二.TensorFlow实现MNIST手写数字识别 (1)构建一个只有输入层和输出层的简单神经网络模型,使用二次代价函数和梯度下降算法进行优化:代码如下: #TensorFlow实…

提示:建议先看day36-38的内容 TensorFlow™ 是一个采用数据流图(data flow graphs),用于数值计算的开源软件库.节点(Nodes)在图中表示数学操作,图中的线(edges)则表示在节点间相互联系的多维数据数组,即张量(tensor).它灵活的架构让你可以在多种平台上展开计算,例如台式计算机中的一个或多个CPU(或GPU),服务器,移动设备等等. TensorFlow 最初由Google大脑小组(隶属于Google机器智能研究机构)的研究员和工程师们开发出来,用于机…

上代码: import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data',one_hot=True) #每个批次的大小 batch_size = 100 #计算一共有多少个批次 n_batch = mnist.train.num_examples // batch_size #参数概要 def vari…

下面代码是Tensorflow入门教程中的代码,实现了一个softmax分类器. 第4行是将data文件夹下的mnist数据压缩包读取为tf使用的minibatch字典. 第6-11行定义了所用的变量. 第12行训练过程. 第13-15行创建会话. 第17-19行代入数据开始循环. 第20-21行评估模型. 运行很快结束,得到正确率为91.75%. import input_data import tensorflow as tf mnist = input_data.read_data_set…