import sys,os sys.path.append(os.pardir) import numpy as np from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data from PIL import Image import tensorflow as tf def predict(): meta_path = 'ckpt/mnist.ckpt.meta' model_path = 'ckpt/mnist.ckpt' se…

一.MNSIT数据处理 MNSIT是一个非常有名的手写体数字识别数据集.包含60000张训练图片,10000张测试图片.每张图片是28X28的数字. TonserFlow提供了一个类来处理 MNSIT数据.这个类会自动下载并转化数据结构. import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist_data = input_data.read_data_sets("mnist_s…

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…

摘自<Tensorflow:实战Google深度学习框架> import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data # MNIST 数据集相关的常数 INPUT_NODE = 784 # 输入层的节点数.对于 MNIST 数据集,就等于图片的像素 OUTPUT_NODE = 10 # 输出层的节点数.这个等于类别的数目.因为在 MNIST 的数据集中需要区分的是 0~9 这 10 个数…

目录 1. 准备数据集 1.1 MNIST数据集获取: 1.2 程序部分 2. 设计网络结构 2.1 网络设计 2.2 程序部分 3. 迭代训练 4. 测试集预测部分 5. 全部代码 1. 准备数据集 1.1 MNIST数据集获取: torchvision.datasets接口直接下载,该接口可以直接构建数据集,推荐 其他途径下载后,编写程序进行读取,然后由Datasets构建自己的数据集 ​ ​ 本文使用第一种方法获取数据集,并使用Dataloader进行按批装载.如果使用程序下载失败,请将其…

# coding: utf-8 import tensorflow as tffrom tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data #print("hello") #载入数据集mnist = input_data.read_data_sets("F:\\TensorflowProject\\MNIST_data",one_hot=True) #每个批次的大小,训练时一次100张放入神经网络中训练batc…

1.滑动平均模型: 用途:用于控制变量的更新幅度,使得模型在训练初期参数更新较快,在接近最优值处参数更新较慢,幅度较小 方式:主要通过不断更新衰减率来控制变量的更新幅度. 衰减率计算公式 : decay = min{init_decay , (1 + num_update) / (10 + num_update)} 其中 init_decay 为设置的初始衰减率 ,num_update 为模型参数更新次数,由此可见,随着 num_update 更新次数的增加,(1 + num_update) /…

import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_data_sets("E:\\MNIST_data\\", one_hot=True) #构建回归模型,输入原始真实值(group truth),采用sotfmax函数拟合,并定义损失函数和优化器 #定义回归模型 x = tf.placeholder(tf.float32,…

MNIST数据集:包含数字0-9的灰度图, 图片size为28x28.训练样本:55000,测试样本:10000,验证集:5000…

# coding: utf-8import tensorflow as tffrom tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data #print("hello") #载入数据集mnist = input_data.read_data_sets("F:\\TensorflowProject\\MNIST_data",one_hot=True) #每个批次的大小,训练时一次100张放入神经网络中训练batch…