本人人工智能初学者,现在在学习TensorFlow2.0,对一些学习内容做一下笔记.笔记中,有些内容理解可能较为肤浅.有偏差等,各位在阅读时如有发现问题,请评论或者邮箱(右侧边栏有邮箱地址)提醒. 若有小伙伴需要笔记的可复制的html或ipynb格式文件,请评论区留下你们的邮箱,或者邮箱(右侧边栏有邮箱地址)联系本人. 感谢:[深度学习] Keras 如何使用fit和fit_generator…

最近学习神经网络,tensorflow,看了好多视频,查找了好多资料,感觉东西都没有融入自己的思维中.今天用tensorflow2.0写了一个MNIST手写体的版本,记录下学习的过程. 复现手写体识别的基本步骤:准备数据,处理数据,搭建模型,迭代训练模型,使用模型. 一.全连接模型 1.导入数据集(此次编写运行均在notebook) 先引入所需模块,在用tf.keras下载数据 2.分析图片的大小 1)用shape查看数量大小:2)通过指定[0][1]来查看具体图像尺寸,lable存储的是ima…

本次使用的是2.0测试版,正式版估计会很快就上线了 tf2好像更新了蛮多东西 虽然教程不多 还是找了个试试 的确简单不少,但是还是比较喜欢现在这种写法 老样子先导入库 import tensorflow as tf import tensorflow_datasets as tfds import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import math import tqdm import tqdm.auto tqdm.tqdm = tqd…

基准数据集 深度学习中经常会使用一些基准数据集进行一些测试.其中 MNIST, Cifar 10, cifar100, Fashion-MNIST 数据集常常被人们拿来当作练手的数据集.为了方便,诸如 Keras.MXNet.Tensorflow 都封装了自己的基础数据集,如 MNIST.cifar 等.如果我们要在不同平台使用这些数据集,还需要了解那些框架是如何组织这些数据集的,需要花费一些不必要的时间学习它们的 API.为此,我们为何不创建属于自己的数据集呢?下面我仅仅使用了 Numpy 来…

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机器学习领域中最迷人的主题之一是图像识别 (IR). 使用红外系统的示例包括使用指纹或视网膜识别的计算机登录程序和机场安全系统的扫描乘客脸寻找某种通缉名单上的个人.MNIST 数据集是可用于实验的简单图像集合­沙用红外的算法. 这篇文章并介绍了一个相对简单 C# 程序,向您介绍的 MNIST 数据集,这反过来你接触到红外的概念. 它不太可能你会需要使用红外大多数软件应用程序,但我觉得你可能有用的信息在这篇文章为四个不同的原因. 第一,没有更好的方法,了解的 MNIST 数据集和 IR 概念比通过…

用tensorflow2.0 版回顾了一下mnist的学习 代码如下,感觉这个版本下的mnist学习更简洁,更方便 关于tensorflow的基础知识,这里就不更新了,用到什么就到网上取搜索相关的知识 # encoding: utf-8 import numpy as np import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt #加载下载好的mnist数据库 60000张训练 10000张测试 每一张维度(28,28) path = r'…

今天通过论坛偶然知道,在mnist之后,还出现了一个旨在代替经典mnist数据集的Fashion MNIST,同mnist一样,它也是被用作深度学习程序的“hello world”,而且也是由70k张28*28的图片组成的,它们也被分为10类,有60k被用作训练,10k被用作测试.唯一的区别就是,fashion mnist的十种类别由手写数字换成了服装.这十种类别如下: 'T-shirt/top', 'Trouser', 'Pullover', 'Dress', 'Coat','Sandal',…

第1章 Tensorfow简介与环境搭建 本门课程的入门章节,简要介绍了tensorflow是什么,详细介绍了Tensorflow历史版本变迁以及tensorflow的架构和强大特性.并在Tensorflow1.0.pytorch.Tensorflow2.0之间做了对比.最后通过实战讲解了在Google cloud和AWS两个平台上的环境配置. 1-1 课程导学试看 1-2 Tensorflow是什么 1-3 Tensorflow版本变迁与tf1.0架构 1-4 Tensorflow2.0架构试…

.caret, .dropup > .btn > .caret { border-top-color: #000 !important; } .label { border: 1px solid #000; } .table { border-collapse: collapse !important; } .table td, .table th { background-color: #fff !important; } .table-bordered th, .table-bordere…