TensorFlow实战第五课（MNIST手写数据集识别）

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Tensorflow实现softmax regression识别手写数字 MNIST手写数字识别可以形象的描述为机器学习领域中的hello world. MNIST是一个非常简单的机器视觉数据集.它由几万张28*28像素的手写数字组成,这些图片只包含灰度值信息.我们的任务就是对这些手写数字进行分类.转换为0-9共十个分类. 首先在命令行中运行如下代码加载MNIST手写数据集: from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data #…

TensorFlow系列专题（六）：实战项目Mnist手写数据集识别

欢迎大家关注我们的网站和系列教程:http://panchuang.net/ ,学习更多的机器学习.深度学习的知识! 目录: 导读 MNIST数据集数据处理单层隐藏层神经网络的实现多层隐藏层神经网络的实现导读就像我们在学习一门编程语言时总喜欢把"Hello World!"作为入门的示例代码一样,MNIST手写数字识别问题就像是深度学习的"Hello World!".通过这个例子,我们将了解如何将数据转化为神经网络所需要的数据格式,以及如何使用TensorF…

Tensorflow项目实战一：MNIST手写数字识别

此模型中,输入是28*28*1的图片,经过两个卷积层(卷积+池化)层之后,尺寸变为7*7*64,将最后一个卷积层展成一个以为向量,然后接两个全连接层,第一个全连接层加一个dropout,最后一个全连接层输出10个分类的预测结果,然后计算损失,进行训练. 代码如下: import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data #定义一个获取卷积核的函数 def weight_variable(…

吴裕雄 python 神经网络——TensorFlow 实现LeNet-5模型处理MNIST手写数据集

import os import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data tf.reset_default_graph() INPUT_NODE = 784 OUTPUT_NODE = 10 IMAGE_SIZE = 28 NUM_CHANNELS = 1 NUM_LABELS = 10 CONV1_DEEP = 32 CONV1_SIZE = 5…

Android+TensorFlow+CNN+MNIST 手写数字识别实现

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…