from __future__ import print_function from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data #加载数据集 mnist = input_data.read_data_sets(r"C:/Users/HPBY/tem/data/",one_hot=True)#加载本地数据 以独热编码形式 import tensorflow as tf #设置超参 learning_rate = 0.01

from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_data_sets("E:\\datasets\\MNIST_data\\", one_hot=True) print("Training data size: ", mnist.train.num_examples) print("Validating data size: ",

源码地址 https://github.com/stephen-v/tensorflow_vgg_classify 1. VGG介绍 1.1. VGG模型结构 1.2. VGG19架构 2. 用Tensorflow搭建VGG19网络 3. 训练网络 参考文献 1. VGG介绍 1.1. VGG模型结构 VGG网络是牛津大学Visual Geometry Group团队研发搭建,该项目的主要目的是证明增加网络深度能够在一定程度上提高网络的精度.VGG有5种模型,A-E,其中的E模型VGG19是参加

一.MINIST数据集下载 1.https://pjreddie.com/projects/mnist-in-csv/      此网站提供了mnist_train.csv和mnist_test.csv,其中mnist_train.csv有60000个训练数据,mnist_test.csv有10000个测试数据 2.还有两个较小数据集,可供测试. https://raw.githubusercontent.com/makeyourownneuralnetwork/makeyourownneura

记得上次练习了神经网络分类,不过当时应该有些地方写的还是不对. 这次用神经网络识别mnist手写数据集,主要参考了深度学习工具包的一些代码. mnist数据集训练数据一共有28*28*60000个像素,标签有60000个. 测试数据一共有28*28*10000个,标签10000个. 这里神经网络输入层是784个像素,用了100个隐含层,最终10个输出结果. arc代表的是神经网络结构,可以增加隐含层,不过我试了没太大效果,毕竟梯度消失. 因为是最普通的神经网络,最终识别错误率大概在5%左右. 迭

CNN卷积神经网络处理Mnist数据集 CNN模型结构: 输入层:Mnist数据集(28*28) 第一层卷积:感受视野5*5,步长为1,卷积核:32个 第一层池化:池化视野2*2,步长为2 第二层卷积:感受视野5*5,步长为1,卷积核:64个 第二层池化:池化视野2*2,步长为2 全连接层:设置1024个神经元 输出层:0~9十个数字类别   代码实现: import tensorflow as tf #Tensorflow提供了一个类来处理MNIST数据 from tensorflow.exa

3层-CNN卷积神经网络预测MNIST数字 本文创建一个简单的三层卷积网络来预测 MNIST 数字.这个深层网络由两个带有 ReLU 和 maxpool 的卷积层以及两个全连接层组成. MNIST 由 60000 个手写体数字的图片组成.本文的目标是高精度地识别这些数字. 具体实现过程 导入 tensorflow.matplotlib.random 和 numpy.然后,导入 mnist 数据集并进行独热编码.请注意,TensorFlow 有一些内置的库来处理 MNIST,也会用到它们: 仔细观

title: "Python实现bp神经网络识别MNIST数据集" date: 2018-06-18T14:01:49+08:00 tags: [""] categories: ["python"] 前言 训练时读入的是.mat格式的训练集,测试正确率时用的是png格式的图片 代码 #!/usr/bin/env python3 # coding=utf-8 import math import sys import os import numpy

人工智能深度学习框架MXNet实战:深度神经网络的交通标志识别训练 MXNet 是一个轻量级.可移植.灵活的分布式深度学习框架,2017 年 1 月 23 日,该项目进入 Apache 基金会,成为 Apache 的孵化器项目.尽管现在已经有很多深度学习框架,包括 TensorFlow, Keras, Torch,以及 Caffe,但 Apache MXNet 因其对多 GPU 的分布式支持而越来越受欢迎. 环境准备1.安装 Anaconda.Anaconda 是一个用于科学计算的 Python

Ubuntu14.04+caffe+cuda 环境搭建以及MNIST数据集的训练与测试 一.ubuntu14.04的安装: ubuntu的安装是一件十分简单的事情,这里给出一个参考教程: http://jingyan.baidu.com/article/76a7e409bea83efc3b6e1507.html 二.cuda的安装: 1.首先下载nvidia cuda的仓库安装包(我的是ubuntu 14.04 64位,所以下载的是ubuntu14.04的安装包,如果你是32位的可以参看具体的地

参考网址:https://blog.csdn.net/l297969586/article/category/7178545(一呆飞仙)Faster-RCNN_TF代码解读,参考网址:https://blog.csdn.net/lanyuelvyun/article/details/78045050(lanyuelvyun)用自己的数据训练Faster-RCNN,

本程序 (1)mnist的图片转换成TFrecords格式 (2) 读取TFrecords格式 # coding:utf-8 # 将MNIST输入数据转化为TFRecord的格式 # http://blog.csdn.net/u014182497/article/details/74376224 import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data import numpy as np

1.RNN(Recurrent Neural Network)循环神经网络模型 详见RNN循环神经网络:https://www.cnblogs.com/pinard/p/6509630.html 2.LSTM(Long Short Term Memory)长短期记忆神经网络模型 详见LSTM长短期记忆神经网络:http://www.cnblogs.com/pinard/p/6519110.html   3.LSTM长短期记忆神经网络处理Mnist数据集 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

1.RNN(Recurrent Neural Network)循环神经网络模型 详见RNN循环神经网络:https://www.cnblogs.com/pinard/p/6509630.html 2.LSTM(Long Short Term Memory)长短期记忆神经网络模型 详见LSTM长短期记忆神经网络:http://www.cnblogs.com/pinard/p/6519110.html   3.LSTM长短期记忆神经网络处理Mnist数据集 import tensorflow as

TensorFlow csv读取文件数据(代码实现) 大多数人了解 Pandas 及其在处理大数据文件方面的实用性.TensorFlow 提供了读取这种文件的方法. 前面章节中,介绍了如何在 TensorFlow 中读取文件,本文将重点介绍如何从 CSV 文件中读取数据并在训练之前对数据进行预处理. 将采用哈里森和鲁宾菲尔德于 1978 年收集的波士顿房价数据集(http://lib.stat.cmu.edu/datasets/boston),该数据集包括 506 个样本场景,每个房屋含 14

原文:http://blog.csdn.net/godspirits/article/details/2953721 BSS段 数据段 代码段 堆栈 (转+) 声明:大部分来自于维基百科,自由的百科全书. BSS段:在采用段式内存管理的架构中,BSS段(bss segment)通常是指用来存放程序中未初始化的全局变量的一块内存区域.BSS是英文Block Started by Symbol的简称.BSS段属于静态内存分配. 数据段:在采用段式内存管理的架构中,数据段(data segment)通

Android清除本地数据缓存代码案例 直接上代码: /*  * 文 件 名:  DataCleanManager.java  * 描    述:  主要功能有清除内/外缓存,清除数据库,清除sharedPreference,清除files和清除自定义目录  */  package com.test.DataClean;    import java.io.File;   import android.content.Context;  import android.os.Environment

JUnit 是被广泛应用的 Java 单元测试框架,但是它没有很好的提供参数化测试的支持,很多测试人员不得不把测试数据写在程序里或者通过其它方法实现数据与代码的分离,在后续的修改和维护上有诸多限制和不便.Feed4JUnit 是开源的基于 JUnit 的扩展,通过使用 Feed4JUnit 提供的注释,用户可以很方便的把测试数据存放在文件或其它数据源.本文通过介绍及简单示例,使读者了解并能够使用 Feed4JUnit, 方便的实现数据与代码分离的测试.   Feed4JUnit 与 JUnit

//读写数据模板代码 byte buffer[] = new byte[1024]; int len=0; while((len=in.read(buffer))>0){ out.write(buffer,0,len); }

以前我一直不能理解LISP里引用的作用,感觉引用和字符串没什么区别.比如:> (define (func)     'ok) > (func) 'ok 这里把引用ok当做了函数func的返回值. 但是我在实现函数式汉语编程的时候,我把代码构造成了一个多叉的语法树,这时候对某一段代码的引用,就是不对代码Eval,直接返回语法树的根节点.类似于: > '(car (a b)) '(car (a b))可是LISP中的引用实际上是一个construct,它可以被car.cdr.即:> (

JS随机生成不重复数据. 代码如下: <script> // 定义存放生成随机数的数组 var array=new Array(); // 循环N次生成随机数 for(var i = 0 ; ; i++){ // 只生成10个随机数 if(array.length<10){ generateRandom(10); }else{ break; } } // 循环遍历随机数数组 for(var i = 0 ; i < array.length; i++){ alert(array[i]