TLDR: 我正在传播2个数据集: Kannada-MNIST数据集:28x28灰度图像:60k 训练集 | 10k测试集 Dig-MNIST:28x28灰度图像:10240(1024x10)(见下图) 虽然这些数字符号是坎纳达(Kannada)语言,但是Kannada-MNIST数据集是为了替代MNIST数据集. 此外,我正在分发一个用同一种语言(主要是该语言的非本地用户)编写的10k个手写数字的额外数据集Dig-MNIST,可以用作额外的测试集. 资源列表: GitHub?: https:/…

#加载TF并导入数据集 import tensorflow as tf from tensorflow.contrib import rnn from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_data_sets("E:\\MNIST_data\\", one_hot=True) #设置训练的超参数,学习率 训练迭代最大次数,输入数据的个数 learning_rate= 0…

下载python源代码之后,使用: import input_data mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data/',one_hot=True) 下载下来的数据集分成: mnist.train.images 60000*784 mnist.train.labels 60000*10 mnist.test.images 60000*784 mnist.test.labels 60000*10…

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_…

# 导入模块 import numpy as np import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt # 加载数据 from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_data_sets("E:\\MNIST_data\\", one_hot=True) #模型训练 # 设置超参数 learning_rate =…

# coding: utf-8 import tensorflow as tffrom tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_data_sets("F:\TensorflowProject\MNIST_data",one_hot=True) #每个批次大小batch_size = 100#计算一共有多少个批次n_batch = mnist.train.num_examp…

     关于本文说明,本人原博客地址位于http://blog.csdn.net/qq_37608890,本文来自笔者于2018年02月21日 23:10:04所撰写内容(http://blog.csdn.net/qq_37608890/article/details/79343860).        本文根据最近学习TensorFlow书籍网络文章的情况,特将一些学习心得做了总结,详情如下.如有不当之处,请各位大拿多多指点,在此谢过. 一.相关概念 1.MNIST MNIST(Mixed…

公号:码农充电站pro 主页:https://codeshellme.github.io 上篇文章介绍了KNN 算法的原理,今天来介绍如何使用KNN 算法识别手写数字? 1,手写数字数据集 手写数字数据集是一个用于图像处理的数据集,这些数据描绘了 [0, 9] 的数字,我们可以用KNN 算法来识别这些数字. MNIST 是完整的手写数字数据集,其中包含了60000 个训练样本和10000 个测试样本. sklearn 中也有一个自带的手写数字数据集: 共包含 1797 个数据样本,每个样本描绘了…

前言 今天记录一下深度学习的另外一个入门项目——<mnist数据集手写数字识别>,这是一个入门必备的学习案例,主要使用了tensorflow下的keras网络结构的Sequential模型,常用层的Dense全连接层.Activation激活层和Reshape层.还有其他方法训练手写数字识别模型,可以基于pytorch实现的,<Pytorch实现基于卷积神经网络的面部表情识别(详细步骤)> 这篇就是基于pytorch实现,pytorch里也封装了mnist的数据集,实现方法应该类似…

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…