TensorFlow MNIST(手写识别 softmax)实例运行 首先要有编译环境,并且已经正确的编译安装,关于环境配置参考:http://www.cnblogs.com/dyufei/p/8027517.html 一.MNIST 运行 1)首先下载训练数据 在 http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ 将四个包都下载下来,在下面代码的运行目录下创建MNIST_data目录,将四个包放进去 train-images-idx3-ubyte.gz: training s…

MNIST(Mixed National Institute of Standards and Technology)http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ ,入门级计算机视觉数据集,美国中学生手写数字.训练集6万张图片,测试集1万张图片.数字经过预处理.格式化,大小调整并居中,图片尺寸固定28x28.数据集小,训练速度快,收敛效果好. MNIST数据集,NIST数据集子集.4个文件.train-label-idx1-ubyte.gz 训练集标记文件(28881字节)…

TensorFlow MNIST 问题解决 一.数据集下载错误 错误:IOError: [Errno socket error] [Errno 101] Network is unreachable A: 手动下载: http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ 下面的四个包 train-images-idx3-ubyte.gz: training set images (9912422 bytes) train-labels-idx1-ubyte.gz: training…

Mac tensorflow mnist实例 前期主要需要安装好tensorflow的环境,Mac 如果只涉及到CPU的版本,推荐使用pip3,傻瓜式安装,一行命令!代码使用python3. 在此附上个人git完整代码地址:https://github.com/Liuyubao/Tensorflow_mnist sudo pip3 install tensorflow 开堂测试 下面是一些会涉及到的概念,可以参考谷歌机器学习术语表. 训练集 测试集 特征 损失函数 激活函数 准确率 偏差 梯度下…

tensorflow MNIST Convolutional Neural Network MNIST CNN 包含的几个部分: Weight Initialization Convolution and Pooling Convolution layer Fully connected layer Readout Layer 直接上tensorflow 给的示例: 先读入数据: from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data…

官方教程代码如下: import gzip import os import tempfile import numpy from six.moves import urllib from six.moves import xrange # pylint: disable=redefined-builtin import tensorflow as tf from tensorflow.contrib.learn.python.learn.datasets.mnist import read_d…

MNIST MNIST 是一个入门级计算机视觉数据集,包含了很多手写数字图片,如图所示: 数据集中包含了图片和对应的标注,在 TensorFlow 中提供了这个数据集,我们可以用如下方法进行导入: from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data/', one_hot=True) print(mnist) 输出结果如下: Extracti…

MNIST 卷积神经网络.https://github.com/nlintz/TensorFlow-Tutorials/blob/master/05_convolutional_net.py .TensorFlow搭建卷积神经网络(CNN)模型,训练MNIST数据集. 构建模型. 定义输入数据,预处理数据.读取数据MNIST,得到训练集图片.标记矩阵,测试集图片标记矩阵.trX.trY.teX.teY 数据矩阵表现.trX.teX形状变为[-1,28,28,1],-1 不考虑输入图片数量,28x…

MNIST 数据 train-images-idx3-ubyte.gz:训练集图片 train-labels-idx1-ubyte.gz:训练集图片类别 t10k-images-idx3-ubyte.gz:测试集图片 t10k-labels-idx1-ubyte.gz:测试集图片类别 训练 # 加载训练集和测试集数据 import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist =…

将这里的代码在项目中执行下载并安装数据集. 执行下面代码,训练.并评估模型: # _*_coding:utf-8_*_ import inputdata mnist = inputdata.read_data_sets('MNIST_data', one_hot=True) import tensorflow as tf x = tf.placeholder("float",[None, 784]) W = tf.Variable(tf.zeros([784,10])) b = tf.…