#自动下载并加载数据 from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True) import tensorflow as tf # truncated_normal: https://www.cnblogs.com/superxuezhazha/p/9522036.html def weight_var…

参考网站:http://www.tensorfly.cn/tfdoc/tutorials/mnist_beginners.html #自动下载并加载数据 from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True) #构建计算图 import tensorflow as tf x = tf.placehol…

基本信息 官网:http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html 共60000张图片:50000张用于训练.10000张用于测试 图片大小为:32X32 数据集图片分为10类:每类6000张 数据集下载解压后的目录结构: 读取.打印和保存数据集中指定的图片: import pickle import matplotlib.pyplot as plt CIFAR_DIR ="cifar10_data/cifar-10-batches-bin/data_batch…

MNIST 手写数字识别 卷积神经网络 Pytorch框架 谨此纪念刚入门的我在卷积神经网络上面的摸爬滚打 说明 下面代码是使用pytorch来实现的LeNet,可以正常运行测试,自己添加了一些注释,方便查看. 代码实现 import torch import torch.nn as nn import torchvision import torchvision.transforms as transforms # Device configuration #这里是个python的三元表达式,…

设计的CNN模型包括一个输入层,输入的是MNIST数据集中28*28*1的灰度图 两个卷积层, 第一层卷积层使用6个3*3的kernel进行filter,步长为1,填充1.这样得到的尺寸是(28+1*2-3)/1+1=28,即6个28*28的feature map 在后面进行池化,尺寸变为14*14 第二层卷积层使用16个5*5的kernel,步长为1,无填充,得到(14-5)/1+1=10,即16个10*10的feature map 池化后尺寸为5*5 后面加两层全连接层,第一层将16*5*5…

在TensorFlow中实现文本分类的卷积神经网络 Github提供了完整的代码: https://github.com/dennybritz/cnn-text-classification-tf 在这篇文章中,我们将实现一个类似于Kim Yoon的卷积神经网络语句分类的模型. 本文提出的模型在一系列文本分类任务(如情绪分析)中实现了良好的分类性能,并已成为新的文本分类架构的标准基准. 我假设你已经熟悉了应用于NLP的卷积神经网络的基础知识. 如果没有,我建议先阅读NLP的理解卷积神经网络,以获…

在TensorFlow中实现文本分类的卷积神经网络 Github提供了完整的代码: https://github.com/dennybritz/cnn-text-classification-tf 在这篇文章中,我们将实现一个类似于Kim Yoon的卷积神经网络语句分类的模型. 本文提出的模型在一系列文本分类任务(如情绪分析)中实现了良好的分类性能,并已成为新的文本分类架构的标准基准. 我假设你已经熟悉了应用于NLP的卷积神经网络的基础知识. 如果没有,我建议先阅读NLP的理解卷积神经网络,以获…

从这篇文章开始,终于要干点正儿八经的工作了,前面都是准备工作.这次我们要解决机器学习的经典问题,MNIST手写数字识别. 首先介绍一下数据集.请首先解压:TF_Net\Asset\mnist_png.tar.gz文件 文件夹内包括两个文件夹:training和validation,其中training文件夹下包括60000个训练图片validation下包括10000个评估图片,图片为28*28像素,分别放在0~9十个文件夹中. 程序总体流程和上一篇文章介绍的BMI分析程序基本一致,毕竟都是多元…

"如果一个算法在MNIST上不work,那么它就根本没法用:而如果它在MNIST上work,它在其他数据上也可能不work". -- 马克吐温 上一篇文章我们实现了一个MNIST手写数字识别的程序,通过一个简单的两层神经网络,就轻松获得了98%的识别成功率.这个成功率不代表你的网络是有效的,因为MNIST实在是太简单了,我们需要更复杂的数据集来检验网络的有效性!这就有了Fashion-MNIST数据集,它采用10种服装的图片来取代数字0~9,除此之外,其图片大小.数量均和MNIST一致…

上一篇文章我们介绍的线性模型的求解,但有很多模型是非线性的,比如: 这里表示有两个输入,一个输出. 现在我们已经不能采用y=ax+b的形式去定义一个函数了,我们只能知道输入变量的数量,但不知道某个变量存在几次方的分量,所以我们采用一个神经网络去定义一个函数. 我们假设只有一个输入.一个输出,神经网络模型结构类似上图,其中蓝色的路径仍为线性模型,红色路径为阶跃函数,是非线性模型. 以上模型只有三个神经元,设输入为x,隐藏层为h,激活函数输出为a,最终输出为y,整个数据计算流情况如下: 以上共有6+…