6.MNIST数据集分类简单版本

MNIST数据集分类简单版本

import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data #载入数据集 mnist = input_data.read_data_sets("/data/stu05/mnist_data",one_hot=True) Extracting /data/stu05/mnist_data/train-images-idx3-ubyte.gz Extracting /dat…

6.MNIST数据集分类简单版本

import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data # 载入数据集 mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data", one_hot=True) # 批次大小 batch_size = 64 # 计算一个周期一共有多少个批次 n_batch = mnist.train.num_examples // batch_size # 定…

机器学习与Tensorflow（3）—— 机器学习及MNIST数据集分类优化

一.二次代价函数 1. 形式: 其中,C为代价函数,X表示样本,Y表示实际值,a表示输出值,n为样本总数 2. 利用梯度下降法调整权值参数大小,推导过程如下图所示: 根据结果可得,权重w和偏置b的梯度跟激活函数的梯度成正比(即激活函数的梯度越大,w和b的大小调整的越快,训练速度也越快) 3. 激活函数是sigmoid函数时,二次代价函数调整参数过程分析理想调整参数状态:距离目标点远时,梯度大,参数调整较快:距离目标点近时,梯度小,参数调整较慢.如果我的目标点是调整到M点,从A点==>B点的调整…

3.keras-简单实现Mnist数据集分类

keras-简单实现Mnist数据集分类 1.载入数据以及预处理 import numpy as np from keras.datasets import mnist from keras.utils import np_utils from keras.models import Sequential from keras.layers import * from keras.optimizers import SGD import os import tensorflow as tf #…

6.keras-基于CNN网络的Mnist数据集分类

keras-基于CNN网络的Mnist数据集分类 1.数据的载入和预处理 import numpy as np from keras.datasets import mnist from keras.utils import np_utils from keras.models import Sequential from keras.layers import * from keras.optimizers import SGD,Adam from keras.regularizers imp…

深度学习（一）之MNIST数据集分类

任务目标对MNIST手写数字数据集进行训练和评估,最终使得模型能够在测试集上达到\(98\%\)的正确率.(最终本文达到了\(99.36\%\)) 使用的库的版本: python:3.8.12 pytorch:1.5.1 代码地址GitHub:https://github.com/xiaohuiduan/deeplearning-study/tree/main/手写数字识别数据集介绍 MNIST数字数据集来自MNIST handwritten digit database, Yann LeC…

Tensorflow学习教程------普通神经网络对mnist数据集分类

首先是不含隐层的神经网络, 输入层是784个神经元输出层是10个神经元代码如下 #coding:utf-8 import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data #载入数据集 mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data", one_hot=True) #每个批次的大小 batch_size = 100 #计算一共有多少个批次…

神经网络MNIST数据集分类tensorboard

今天分享同样数据集的CNN处理方式,同时加上tensorboard,可以看到清晰的结构图,迭代1000次acc收敛到0.992 先放代码,注释比较详细,变量名字看单词就能知道啥意思 import tensorflow as tf import tensorflow.examples.tutorials.mnist.input_data as input_data mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=Tru…

卷积神经网络应用于MNIST数据集分类

先贴代码 import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data', one_hot=True) #每个批次的大小 batch_size = 100 n_batch = mnist.train.num_examples // batch_size #初始化权值 def weight_variabl…

MNIST数据集

一.MNIST数据集分类简单版本 import tensorflow as tffrom tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data #载入数据集mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data",one_hot=True) #每个批次的大小batch_size = 100#计算一共有多少个批次n_batch = mnist.train.num_examples // batch_…

TersorflowTutorial_MNIST数据集上简单CNN实现

MNIST数据集上简单CNN实现觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 参考文献 Tensorflow机器学习实战指南源代码请点击下方链接欢迎加星 Tesorflow实现基于MNIST数据集上简单CNN 少说废话多写代码下载并读取MNIST数据集 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow.contrib.learn.python.lea…

【TensorFlow/简单网络】MNIST数据集-softmax、全连接神经网络，卷积神经网络模型

初学tensorflow,参考了以下几篇博客: soft模型 tensorflow构建全连接神经网络 tensorflow构建卷积神经网络 tensorflow构建卷积神经网络 tensorflow构建CNN[待学习] 全连接+各种优化[待学习] BN层[待学习] 先解释以下MNIST数据集,训练数据集有55,000 条,即X为55,000 * 784的矩阵,那么Y为55,000 * 10的矩阵,每个图片是28像素*28像素,带有标签,Y为该图片的真实数字,即标签,每个图片10个数字,1所在位置…

【转载】用Scikit-Learn构建K-近邻算法，分类MNIST数据集

原帖地址:https://www.jiqizhixin.com/articles/2018-04-03-5 K 近邻算法,简称 K-NN.在如今深度学习盛行的时代,这个经典的机器学习算法经常被轻视.本篇教程将带你使用 Scikit-Learn 构建 K 近邻算法,并应用于 MNIST 数据集.然后,作者将带你构建自己的 K-NN 算法,开发出比 Scikit-Learn K-NN 更准更快的算法. 1. K 近邻分类模型 K 近邻算法是一种容易实现的监督机器学习算法,并且其分类性能的鲁棒性还不错…

Windows下mnist数据集caffemodel分类模型训练及测试

1. MNIST数据集介绍 MNIST是一个手写数字数据库,样本收集的是美国中学生手写样本,比较符合实际情况,大体上样本是这样的: MNIST数据库有以下特性: 包含了60000个训练样本集和10000个测试样本集: 分4部分,分别是一个训练图片集,一个训练标签集,一个测试图片集,一个测试标签集,每个标签的值是0~9之间的数字: 原始图像归一化大小为28*28,以二进制形式保存 2. Windows+caffe框架下MNIST数据集caffemodel分类模型训练及测试 1. 下载mnist数…

MNIST数据集上卷积神经网络的简单实现（使用PyTorch)

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…

机器学习-MNIST数据集使用二分类

一.二分类训练MNIST数据集练习 %matplotlib inlineimport matplotlibimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn.datasets import fetch_mldata mnist = fetch_mldata("MNIST original", data_home='MNIST_data/')X = mnist['data']y = mnist['target']di…

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…

搭建简单模型训练MNIST数据集

# -*- coding = utf-8 -*- # @Time : 2021/3/16 # @Author : pistachio # @File : test1.py # @Software : PyCharm # 安装 TensorFlow import tensorflow as tf #载入并准备好 MNIST 数据集.将样本从整数转换为浮点数 mnist = tf.keras.datasets.mnist (x_train, y_train), (x_test, y_test) =…

TensorFlow 训练MNIST数据集（2）—— 多层神经网络

在我的上一篇随笔中,采用了单层神经网络来对MNIST进行训练,在测试集中只有约90%的正确率.这次换一种神经网络(多层神经网络)来进行训练和测试. 1.获取MNIST数据 MNIST数据集只要一行代码就可以获取的到,非常方便.关于MNIST的基本信息可以参考我的上一篇随笔. mnist = input_data.read_data_sets('./data/mnist', one_hot=True) 2.模型基本结构本次采用的训练模型为三层神经网络结构,输入层节点数与MNIST一行数据的长度一…

keras实现mnist数据集手写数字识别

一. Tensorflow环境的安装这里我们只讲CPU版本,使用 Anaconda 进行安装 a.首先我们要安装 Anaconda 链接:https://pan.baidu.com/s/1AxdGi93oN9kXCLdyxOMnRA 密码:79ig 过程如下: 第一步:点击next 第二步:I Agree 第三步:Just ME 第四步:自己选择一个恰当位置放它就好第五步:建议只选择第二个第六步:就直接install啦啦啦啦,然后你就可以上手万能库了 b.找到Anaconda prompt…

使用libsvm对MNIST数据集进行实验---浅显易懂！

原文:http://blog.csdn.net/arthur503/article/details/19974057 在学SVM中的实验环节,老师介绍了libsvm的使用.当时看完之后感觉简单的说不出话来. 1. libsvm介绍虽然原理要求很高的数学知识等,但是libsvm中,完全就是一个工具包,拿来就能用.当时问了好几遍老师,公司里做svm就是这么简单的?敲几个命令行就可以了...貌似是这样的.当然,在大数据化的背景下,还会有比如:并行SVM.多核函数SVM等情况的研究和应用. 实验环节老…

从零到一：caffe-windows(CPU)配置与利用mnist数据集训练第一个caffemodel

一.前言本文会详细地阐述caffe-windows的配置教程.由于博主自己也只是个在校学生,目前也写不了太深入的东西,所以准备从最基础的开始一步步来.个人的计划是分成配置和运行官方教程,利用自己的数据集进行训练和利用caffe来实现别人论文中的模型(目前在尝试的是轻量级的SqueezeNet)三步走.不求深度,但求详细.因为说实话caffe-windows的配置当初花了挺多时间的,目前貌似还真没有从头开始一步步讲起的教程,所以博主就争取试着每一步都讲清楚吧. 这里说些题外话:之所以选择Sque…

使用libsvm对MNIST数据集进行实验

使用libsvm对MNIST数据集进行实验在学SVM中的实验环节,老师介绍了libsvm的使用.当时看完之后感觉简单的说不出话来. 1. libsvm介绍虽然原理要求很高的数学知识等,但是libsvm中,完全就是一个工具包,拿来就能用.当时问了好几遍老师,公司里做svm就是这么简单的?敲几个命令行就可以了...貌似是这样的.当然,在大数据化的背景下,还会有比如:并行SVM.多核函数SVM等情况的研究和应用. 实验环节老师给的数据很简单,也就1000个数据点,使用svm进行分类.没有太多好说的…

实践详细篇-Windows下使用VS2015编译的Caffe训练mnist数据集

上一篇记录的是学习caffe前的环境准备以及如何创建好自己需要的caffe版本.这一篇记录的是如何使用编译好的caffe做训练mnist数据集,步骤编号延用上一篇 <实践详细篇-Windows下使用VS2015编译安装Caffe环境(CPU ONLY) >的顺序. 二:使用caffe做图像分类识别训练测试mnist数据集 1.下载MNIST数据集,MNIST数据集包含四个文件信息,见表格: 文件内容 train-images-idx3-ubyte.gz 训练集图片 - 55000 张训练图…

《Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn&TensorFlow》mnist数据集错误及解决方案

最近在看这本书看到Chapter 3.Classification,是关于mnist数据集的分类,里面有个代码是 from sklearn.datasets import fetch_mldata mnist = fetch_mldata('MNIST original') mnist 我十分郁闷,因为这个根本加载不出来-_-||,报了个OSError,改了data_home之后也有error,然后我按照网上的方法改data_home也没用,弄了很久最后决定自己弄这个数据集出来(气死了) 百度搜…