仅仅为了学习Keras的使用,使用一个四层的全连接网络对MNIST数据集进行分类,网络模型各层结点数为:784: 256: 128 : 10:   使用整体数据集的75%作为训练集,25%作为测试集,最终在测试集上的正确率也就只能达到92%,太低了: precision recall f1-score support 0.0 0.95 0.96 0.96 1721 1.0 0.95 0.97 0.96 1983 2.0 0.91 0.90 0.91 1793 3.0 0.91 0.88 0.…

本节来介绍一下使用 RNN 的 LSTM 来做 MNIST 分类的方法,RNN 相比 CNN 来说,速度可能会慢,但可以节省更多的内存空间. 初始化 首先我们可以先初始化一些变量,如学习率.节点单元数.RNN 层数等: learning_rate = 1e- num_units = num_layer = input_size = time_step = total_steps = category_num = steps_per_validate = steps_per_test = batc…

欢迎转载,但请务必注明原文出处及作者信息. 深入MNIST refer: http://wiki.jikexueyuan.com/project/tensorflow-zh/tutorials/mnist_pros.html @author: huangyongye @date: 2017-02-24 之前在keras中用同样的网络和同样的数据集来做这个例子的时候.keras占用了 5647M 的显存(训练过程中设了 validation_split = 0.2, 也就是1.2万张图). 但是我…

一. Tensorflow环境的安装 这里我们只讲CPU版本,使用 Anaconda 进行安装 a.首先我们要安装 Anaconda 链接:https://pan.baidu.com/s/1AxdGi93oN9kXCLdyxOMnRA 密码:79ig 过程如下: 第一步:点击next 第二步:I Agree 第三步:Just ME 第四步:自己选择一个恰当位置放它就好 第五步:建议只选择第二个 第六步:就直接install啦啦啦啦,然后你就可以上手万能库了 b.找到Anaconda prompt…

本次分类问题使用的数据集是MNIST,每个图像的大小为\(28*28\). 编写代码的步骤如下 载入数据集,分别为训练集和测试集 让数据集可以迭代 定义模型,定义损失函数,训练模型 代码 import torch import torch.nn as nn import torchvision.transforms as transforms import torchvision.datasets as dsets from torch.autograd import Variable '''下…

题目: 1)In the first step, apply the Convolution Neural Network method to perform the training on one single CPU and testing 2)In the second step, try the distributed training on at least two CPU/GPUs and evaluate the training time. 一.单机单卡实现mnist_CNN 1…

https://www.zhihu.com/question/53294625 由于要用keras做一个多分类的问题,评价标准采用precision,recall,和f1_score:但是keras中没有给出precision和recall.同时,keras中的f1_score只是一个平均值,所以我把结果输出出来,用sklearn得到的上面3个值. http://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/other/metrices/…

1. tf.nn.conv2d(x, w, strides=[1, 1, 1, 1], padding='SAME')  # 对数据进行卷积操作 参数说明:x表示输入数据,w表示卷积核, strides表示步长,分别表示为样本数,长,宽,通道数,padding表示补零操作 2. tf.nn.max_pool(x, ksize=[1, 2, 2, 1], strides=[1, 2, 2, 1], padding='SAME')  # 对数据进行池化操作 参数说明:x表示输入数据,ksize表示卷…

使用tensorflow构造神经网络用来进行mnist数据集的分类 相比与上一节讲到的逻辑回归,神经网络比逻辑回归多了隐藏层,同时在每一个线性变化后添加了relu作为激活函数, 神经网络使用的损失值为softmax概率损失值,即为交叉熵损失值 代码:使用的是mnist数据集作为分类的测试数据,数据的维度为50000*784 第一步:载入mnist数据集 第二步:超参数的设置,输入图片的大小,分类的类别数,迭代的次数,每一个batch的大小 第三步:使用tf.placeholder() 进行输入数…

之前我们在使用cnn做图片分类的时候使用了CIFAR-10数据集 其他框架对于CIFAR-10的图片分类是怎么做的 来与TensorFlow做对比. Caffe Keras 安装 官方安装文档: https://github.com/IraAI/caffe-gpu-installation https://github.com/BVLC/caffe/tree/windows windows下安装gpu加速版的caffe mark 使用的数据集依然是CIFAR-10,使用的也依然是卷积神经网络.查…

介绍如何使用keras搭建一个多层感知机实现手写体识别及搭建一个神经网络最小的必备知识 import keras # 导入keras dir(keras) # 查看keras常用的模块 ['Input', 'Model', 'Sequential', '__builtins__', '__cached__', '__doc__', '__file__', '__loader__', '__name__', '__package__', '__path__', '__spec__', '__ver…

  仅仅为了学习Keras的使用,使用一个四层的全连接网络对MNIST数据集进行分类,网络模型各层结点数为:3072: : 1024 : 512:10:   使用50000张图片进行训练,10000张测试: precision recall f1-score support airplane 0.61 0.69 0.65 1000 automobile 0.69 0.67 0.68 1000 bird 0.43 0.49 0.45 1000 cat 0.40 0.32 0.36 1000 dea…

一.步骤: 导入包和读取数据 数据预处理 编码层和解码层的建立 + 构建模型 编译模型 训练模型 测试模型[只用编码层来画图] 二.代码: 1.导入包和读取数据 #导入相关的包 import numpy as np np.random.seed(1337) # for reproducibility from keras.datasets import mnist from keras.models import Model #采用通用模型 from keras.layers import De…

一.步骤: 导入包以及读取数据 设置参数 数据预处理 构建模型 编译模型 训练以及测试模型 二.代码: 1.导入包以及读取数据 #导入包 import numpy as np np.random.seed(1337) #设置之后每次执行代码,产生的随机数都一样 from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data from keras.utils import np_utils from keras.models import Se…

一.步骤: 导入模块以及读取数据 数据预处理 构建模型 编译模型 训练模型 测试 二.代码: 导入模块以及读取数据 #导包 import numpy as np np.random.seed(1337) # from keras.datasets import mnist from keras.utils import np_utils # 主要采用这个模块下的to_categorical函数,将该函数转成one_hot向量 from keras.models import Sequential…

找到本地keras目录下的mnist.py文件 通常在这个目录下. ..\Anaconda3\Lib\site-packages\keras\datasets 下载mnist.npz文件到本地 下载链接如下. https://pan.baidu.com/s/1C3c2Vn-_616GqeEn7hQQ2Q 修改mnist.py文件为以下内容,并保存 from __future__ import absolute_import from __future__ import division from…

import numpy from keras.datasets import mnist from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense # 稠密层 from keras.layers import Dropout # Dropout将在训练过程中每次更新参数时按一定概率(rate)随机断开输入神经元,Dropout层用于防止过拟合. from keras.layers import Flatten # Fl…

网络:两层卷积,两层全连接,一层softmax 代码: import numpy as np from keras.utils import to_categorical from keras import Sequential from keras import layers from keras import optimizers from keras.datasets import mnist from PIL import Image (train_x, train_y), (test_…

一.梯度 导数是对某个自变量求导,得到一个标量. 偏微分是在多元函数中对某一个自变量求偏导(将其他自变量看成常数). 梯度指对所有自变量分别求偏导,然后组合成一个向量,所以梯度是向量,有方向和大小. 上左图中,箭头的长度表示陡峭度,越陡峭的地方箭头越长,箭头指向的方向是y变大的方向,如果要使用梯度下降,则需要取负方向. 右图中,蓝色代表低点,红色代表高点,中间的箭头方向从蓝色指向红色,而且中间最陡峭的地方,箭头最长. 二.梯度下降 上图中分别使用梯度下降优化θ1和θ2的值,α表示学习率,即每次按…

#基于IMDB数据集的简单文本分类任务 #一层embedding层+一层lstm层+一层全连接层 #基于Keras 2.1.1 Tensorflow 1.4.0 代码: '''Trains an LSTM model on the IMDB sentiment classification task. The dataset is actually too small for LSTM to be of any advantage compared to simpler, much faster…

深度学习界的Hello Word程序:MNIST手写数字体识别 learn from(仍然是李宏毅老师<机器学习>课程):http://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/courses_ML17_2.html import numpy as np from keras.models import Sequential from keras.layers.core import Dense, Dropout, Activation from keras.layers im…

#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- __author__ = 'denny' __time__ = '2017-9-9 9:03' import torch import torchvision from torch.autograd import Variable import torch.utils.data.dataloader as Data train_data = torchvision.datasets.MNIST( './m…

第一次用LSTM,从简单做起吧~~ 注意事项: batch_first=True 意味着输入的格式为(batch_size,time_step,input_size),False 意味着输入的格式为(time_step,batch_size,input_size) 取r_out[:,-1,:],即取时间步最后一步的结果,相当于LSTM把一张图片全部扫描完后的返回的状态向量(此时的维度变为(64,64),前面的64是batch_size,后面的64是隐藏层的神经元个数) import torch…

preprocess # 通用的预处理框架 import pandas as pd import numpy as np import scipy as sp # 文件读取 def read_csv_file(f, logging=False): print("==========读取数据=========") data = pd.read_csv(f) if logging: print(data.head(5)) print(f, "包含以下列") print(…

softmax #!/usr/bin/env python # coding: utf-8 # In[1]: get_ipython().run_line_magic('matplotlib', 'inline') import gluonbook as gb from mxnet import autograd,nd # In[2]: batch_size = 256 train_iter,test_iter = gb.load_data_fashion_mnist(batch_size) #…

设置RNN的参数 我们本节采用RNN来进行分类的训练(classifiction).会继续使用手写数据集MNIST. 让RNN从每张图片的第一行像素读到最后一行,然后进行分类判断.接下来我们导入MNIST数据并确定RNN的各种参数(hyper-parameters) 注: 参数(parameters)/参数模型 由模型通过学习得到变量,比如权重w,偏置b 超参数(hyper-parameters)/算法参数 根据经验设定,影响到权重w和偏置b的大小,比如迭代次数.隐藏层的层数.每层神经元的个数.…

import torch from torch.utils.data import DataLoader from torchvision import datasets from torchvision import transforms from torch import nn, optim from torch.nn import functional as F EPOCH = 1000 BATCH_SIZE = 128 LR = 0.001 DOWNLOAD_MNIST = False…

前言: 用手工设计的两层神经网络,经过200个epoch,最后得到0.9599,约0.96的精度 正文 import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data #载入数据集 mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data\MNIST_data",one_hot=True) #每个批次的大小 batch_size = 32 #计算一共有…

当使用Keras API 训练模型时,训练时报错? UnknownError (see above for traceback): Failed to get convolution algorithm. This is probably because cuDNN failed to initialize 在运行手写体数字识别的过程的中报错如上. 那么该如何解决这个问题呢? 其实很简单: 原因是兼容问题,tensorflow的版本过高而和安装的cudnn(我的是7.0)和cuda(我的是9.0…

一.keras的backend设置 有两种方式: 1.修改JSON配置文件 修改~/.keras/keras.json文件内容为: { "iamge_dim_ordering":"tf", "epsilon":1e-07, "floatx":"float32", "backend":"tensorflow" } 官方文档解释: iamge_data_format:字符…