mnist数据集tensorflow实现

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mnist数据集tensorflow实现

TensorFlow——CNN实现MNIST手写体识别 2019年04月08日 21:46:19 星空Ice_ 阅读数 83 文章目录 TensorFlowCNN实现MNIST 1,数据集 2,回归模型——Softmax 3,卷积神经网络 Convolutional Neural Network - CNN 卷积 Convolution 池化 Pooling 卷积神经网络结构函数定义权重初始化偏置量初始化卷积函数池化函数 3.1,Input layer 输入层 3.2,Convol…

学习TensorFlow，邂逅MNIST数据集

如果说"Hello Word!"是程序员的第一个程序,那么MNIST数据集,毫无疑问是机器学习者第一个训练的数据集,本文将使用Google公布的TensorFLow来学习训练MNIST数据集. 本文结构分为三个部分,一是如何使用TensorFLow来学习训练MNIST数据集,二是运行结果,三是问题小结. 一. TensorFLow来学习训练MNIST 在github上下载数据:https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/master/te…

一个简单的TensorFlow可视化MNIST数据集识别程序

下面是TensorFlow可视化MNIST数据集识别程序,可视化内容是,TensorFlow计算图,表(loss, 直方图, 标准差(stddev)) # -*- coding: utf-8 -*- import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data from tensorflow.contrib.tensorboard.plugins import projector old_v…

基于MNIST数据集使用TensorFlow训练一个包含一个隐含层的全连接神经网络

包含一个隐含层的全连接神经网络结构如下: 包含一个隐含层的神经网络结构图以MNIST数据集为例,以上结构的神经网络训练如下: #coding=utf-8 from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data import tensorflow as tf # 加载数据 mnist = input_data.read_data_sets('/home/workspace/python/tf/data/mnist', one_hot=…

基于MNIST数据集使用TensorFlow训练一个没有隐含层的浅层神经网络

基础在参考①中我们详细介绍了没有隐含层的神经网络结构,该神经网络只有输入层和输出层,并且输入层和输出层是通过全连接方式进行连接的.具体结构如下: 我们用此网络结构基于MNIST数据集(参考②)进行训练,在MNIST数据集中每张图像的分辨率为28*28,即784维,对应于上图中的x; 而输出为数字类别,即0~9,因此上图中的y的维度维10.因此权重w的维度为[784, 10],wi,j代表第j维的特征对应的第i类的权重值,主要是为了矩阵相乘时计算的方便,具体见下面代码. 训练过程 1.训练过程中…

tensorflow读取本地MNIST数据集

tensorflow读取本地MNIST数据集数据放入文件夹(不要解压gz): >>> import tensorflow as tf >>> from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data >>> MNIST_data =r'D:\tensorflow\mnist' >>> mnist = input_data.read_data_sets(MNIST_data,…

深度学习原理与框架-Tensorflow基本操作-mnist数据集的逻辑回归 1.tf.matmul(点乘操作) 2.tf.equal(对应位置是否相等) 3.tf.cast(将布尔类型转换为数值类型) 4.tf.argmax(返回最大值的索引) 5.tf.nn.softmax(计算softmax概率值) 6.tf.train.GradientDescentOptimizer(损失值梯度下降器)

1. tf.matmul(X, w) # 进行点乘操作参数说明:X,w都表示输入的数据, 2.tf.equal(x, y) # 比较两个数据对应位置的数是否相等,返回值为True,或者False 参数说明:x,y表示需要比较的两组数 3.tf.cast(y, 'float') # 将布尔类型转换为数字类型参数说明:y表示输入的数据,‘float’表示转换的数据类型 4.tf.argmax(y, 1) # 返回每一行的最大值的索引参数说明:y表示输入数据,1表示每一行的最大值的索引,0表示每…