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

MNIST手写数据集的识别算得上是深度学习的”hello world“了,所以想要入门必须得掌握.新手入门可以考虑使用Keras框架达到快速实现的目的. 完整代码如下: # 1. 导入库和模块 from keras.models import Sequential from keras.layers import Conv2D, MaxPool2D from keras.layers import Dense, Flatten from keras.utils import to_categor

Tensorflow实现softmax regression识别手写数字 MNIST手写数字识别可以形象的描述为机器学习领域中的hello world. MNIST是一个非常简单的机器视觉数据集.它由几万张28*28像素的手写数字组成,这些图片只包含灰度值信息.我们的任务就是对这些手写数字进行分类.转换为0-9共十个分类. 首先在命令行中运行如下代码加载MNIST手写数据集: from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data #

.caret, .dropup > .btn > .caret { border-top-color: #000 !important; } .label { border: 1px solid #000; } .table { border-collapse: collapse !important; } .table td, .table th { background-color: #fff !important; } .table-bordered th, .table-bordere

欢迎大家关注我们的网站和系列教程:http://panchuang.net/ ,学习更多的机器学习.深度学习的知识! 目录: 导读 MNIST数据集 数据处理 单层隐藏层神经网络的实现 多层隐藏层神经网络的实现 导读 就像我们在学习一门编程语言时总喜欢把"Hello World!"作为入门的示例代码一样,MNIST手写数字识别问题就像是深度学习的"Hello World!".通过这个例子,我们将了解如何将数据转化为神经网络所需要的数据格式,以及如何使用TensorF

代码: import torch import torch.nn as nn import torch.utils.data as Data import torchvision # 数据库模块 import matplotlib.pyplot as plt torch.manual_seed() # reproducible # Hyper Parameters EPOCH = # 训练整批数据多少次, 为了节约时间, 我们只训练一次 BATCH_SIZE = LR = 0.001 # 学习率

今天在运行手写数据集的过程中,出现一个问题,代码没有问题,但是运行的时候一直报错,错误如下: urllib.error.URLError: <urlopen error [SSL: CERTIFICATE_VERIFY_FAILED] certificate verify failed: unable to get local issuer certificate (_ssl.c:1051)> 查询网上的各种博客什么的,最后貌似是因为python3的原因出现的,目前采用的解决方案是在代码的顶端

记得第一次接触手写数字识别数据集还在学习TensorFlow,各种sess.run(),头都绕晕了.自从接触pytorch以来,一直想写点什么.曾经在2017年5月,Andrej Karpathy发表的一篇Twitter,调侃道:l've been using PyTorch a few months now, l've never felt better, l've more energy.My skin is clearer. My eye sight has improved.确实,使用p

MNIST数据集介绍 MNIST数据集中包含了各种各样的手写数字图片,数据集的官网是:http://yann.lecun.com/exdb/mnist/index.html,我们可以从这里下载数据集.使用如下的代码对数据集进行加载: from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data', one_hot=True) 运行上述代码会自动下载数

#加载TF并导入数据集 import tensorflow as tf from tensorflow.contrib import rnn from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_data_sets("E:\\MNIST_data\\", one_hot=True) #设置训练的超参数,学习率 训练迭代最大次数,输入数据的个数 learning_rate= 0

import tensorflow as tf import numpy as np from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data #设置输入参数 batch_size = 128 test_size = 256 # 初始化权值与定义网络结构,建构一个3个卷积层和3个池化层,一个全连接层和一个输出层的卷积神经网络 # 首先定义初始化权重函数 def init_weights(shape): return tf.Variabl

from keras.datasets import mnist from keras.utils import np_utils from plot_image_1 import plot_image_1 from plot_prediction_1 import plot_image_labels_prediction_1 from show_train_history import show_train_history import numpy as np import pandas as

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,

import os import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data tf.reset_default_graph() INPUT_NODE = 784 OUTPUT_NODE = 10 IMAGE_SIZE = 28 NUM_CHANNELS = 1 NUM_LABELS = 10 CONV1_DEEP = 32 CONV1_SIZE = 5

# 加载图片 data = tf.keras.datasets.mnist (x_train, y_train), (x_test, y_test) = data.load_data() plt.imshow(x_train[0], cmap='gray') # 创建10个文件夹存放每一类图片 for i in range(10): os.makedirs(f"../datas/mnist/train/{i}") os.makedirs(f"../datas/mnist/te

卷积:神经网络不再是对每个像素做处理,而是对一小块区域的处理,这种做法加强了图像信息的连续性,使得神经网络看到的是一个图像,而非一个点,同时也加深了神经网络对图像的理解,卷积神经网络有一个批量过滤器,通过重复的收集图像的信息,每次收集的信息都是小块像素区域的信息,将信息整理,先得到边缘信息,再用边缘信息总结从更高层的信息结构,得到部分轮廓信息,最后得到完整的图像信息特征,最后将特征输入全连接层进行分类,得到分类结果. 卷积: 经过卷积以后,变为高度更高,长和宽更小的图像,进行多次卷积,就会获得深

import tensorflow as tf import tensorflow.examples.tutorials.mnist.input_data as input_data import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt mnist = input_data.read_data_sets("data/",one_hot = True) #导入Tensorflwo和mnist数据集 #构建输入层 x = tf.placeho

主要内容: 1.基于CNN的mnist手写数字识别(详细代码注释) 2.该实现中的函数总结 平台: 1.windows 10 64位 2.Anaconda3-4.2.0-Windows-x86_64.exe (当时TF还不支持python3.6,又懒得在高版本的anaconda下配置多个Python环境,于是装了一个3-4.2.0(默认装python3.5),建议装anaconda3的最新版本,TF1.2.0版本已经支持python3.6!) 3.TensorFlow1.1.0 CNN的介绍可以

tensorflow笔记(四)之MNIST手写识别系列一 版权声明:本文为博主原创文章,转载请指明转载地址 http://www.cnblogs.com/fydeblog/p/7436310.html 前言 这篇博客将利用神经网络去训练MNIST数据集,通过学习到的模型去分类手写数字. 我会将本篇博客的jupyter notebook放在最后,方便你下载在线调试!推荐结合官方的tensorflow教程来看这个notebook! 1. MNIST数据集的导入 这里介绍一下MNIST,MNIST是在

tensorflow笔记(五)之MNIST手写识别系列二 版权声明:本文为博主原创文章,转载请指明转载地址 http://www.cnblogs.com/fydeblog/p/7455233.html 前言 这篇博客将用tensorflow实现CNN卷积神经网络去训练MNIST数据集,并测试一下MNIST的测试集,算出精确度. 由于这一篇博客需要要有一定的基础,基础部分请看前面的tensorflow笔记,起码MNIST手写识别系列一和CNN初探要看一下,对于已经讲过的东西,不会再仔细复述,可能会