今天通过论坛偶然知道,在mnist之后,还出现了一个旨在代替经典mnist数据集的Fashion MNIST,同mnist一样,它也是被用作深度学习程序的“hello world”,而且也是由70k张28*28的图片组成的,它们也被分为10类,有60k被用作训练,10k被用作测试.唯一的区别就是,fashion mnist的十种类别由手写数字换成了服装.这十种类别如下: 'T-shirt/top', 'Trouser', 'Pullover', 'Dress', 'Coat','Sandal',

from mxnet import gluon,init,nd,autograd from mxnet.gluon import data as gdata,nn from mxnet.gluon import loss as gloss import mxnet as mx import time import os import sys # 建立网络 net = nn.Sequential() # 使用较大的 11 x 11 窗口来捕获物体.同时使用步幅 4 来较大减小输出高和宽. # 这里

import mxnet as mx from mxnet import autograd, gluon, init, nd from mxnet.gluon import loss as gloss, nn from mxnet.gluon import data as gdata import time import sys net = nn.Sequential() net.add(nn.Conv2D(channels=6, kernel_size=5, activation='sigmo

from mxnet import gluon,init from mxnet.gluon import loss as gloss, nn from mxnet.gluon import data as gdata from mxnet import nd,autograd import gluonbook as gb import sys # 读取数据 # 读取数据 mnist_train = gdata.vision.FashionMNIST(train=True) mnist_test

from mxnet import gluon,init from mxnet.gluon import loss as gloss,nn from mxnet.gluon import data as gdata from mxnet import autograd,nd import gluonbook as gb import sys # 读取数据 mnist_train = gdata.vision.FashionMNIST(train=True) mnist_test = gdata.

[新闻]:机器学习炼丹术的粉丝的人工智能交流群已经建立,目前有目标检测.医学图像.时间序列等多个目标为技术学习的分群和水群唠嗑的总群,欢迎大家加炼丹兄为好友,加入炼丹协会.微信:cyx645016617. 参考目录: 目录 0 为什么学TF 1 Tensorflow的安装 2 数据集构建 2 预处理 3 构建模型 4 优化器 5 训练与预测 0 为什么学TF 之前的15节课的pytorch的学习,应该是让不少朋友对PyTorch有了一个全面而深刻的认识了吧 (如果你认真跑代码了并且认真看文章了的

Windows 10 编译 Pycocotools 踩坑记 COCO数据库简介 微软发布的COCO数据库, 除了图片以外还提供物体检测, 分割(segmentation)和对图像的语义文本描述信息. COCO数据库的网址是: MS COCO API - http://mscoco.org/ Github网址 - https://github.com/pdollar/coco 关于API更多的细节在网站: http://mscoco.org/dataset/#download 数据库提供 Matl

最近一直在做移动端的页面,发现很多的坑,这里做一下总结,填填坑…… css常见的问题(一) 一.iOS键盘首字母自动大写 IOS的机子,默认英文输入法状态下,首字母是自动大写的,有时候挺烦人的. 在iOS中,默认情况下键盘是开启首字母大写的功能的,如果业务不想出现首字母大写,可以这样: <input type="text" autocapitalize="off" /> 二.iOS输入框默认内阴影和样式问题 在iOS上,输入框默认有内部阴影,但无法使用

[1]ZARA是西班牙Inditex集团旗下的一个子公司,它既是服装品牌,也是专营ZARA品牌服装的连锁零售品牌.1975年设立于西班牙的ZARA,隶属于Inditex集团,为全球排名第三.西班牙排名第一的服装商,在世界各地56个国家内,设立超过两千多家的服装连锁店.ZARA深受全球时尚青年的喜爱,设计师品牌的优异设计,价格却更为低廉,简单来说就是让平民拥抱High Fashion. 资料介绍 品牌名称:ZARA[2](中文:飒拉) ZARA 所属国家:西班牙 创始时间:1974年5月24日 创

摘自:https://paper.seebug.org/papers/Archive/drops2/%E7%94%A8%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E8%AF%86%E5%88%AB%E9%9A%8F%E6%9C%BA%E7%94%9F%E6%88%90%E7%9A%84C%26amp%3BC%E5%9F%9F%E5%90%8D.html 0x00 前言 本文用识别由域名生成算法Domain Generation Algorithm: DGA生成的C&

神经网络由对数据进行操作的layers/modules组成.torch.nn 命名空间提供了所有你需要的构建块,用于构建你自己的神经网络.PyTorch的每一个module都继承自nn.Module.神经网络本身也是包含其它module(layer)的module.这种嵌套结构允许轻松构建和管理复杂的架构. 下面,我们将构建一个神经网络分类FashionMNIST数据集的图片 import os import torch from torch import nn from torch.utils

聚焦设计交易与商业落地 DANG·DHUB设计师平台上线[图]_品牌资讯_服饰_太平洋时尚网 聚焦设计交易与商业落地 DANG·DHUB设计师平台上线

电影文本情感分类 Github地址 Kaggle地址 这个任务主要是对电影评论文本进行情感分类,主要分为正面评论和负面评论,所以是一个二分类问题,二分类模型我们可以选取一些常见的模型比如贝叶斯.逻辑回归等,这里挑战之一是文本内容的向量化,因此,我们首先尝试基于TF-IDF的向量化方法,然后尝试word2vec. # -*- coding: UTF-8 -*- import pandas as pd import numpy as np import re from bs4 import Beau

0. 前言 1. MNIST 数据集 2. 二分类器 3. 效果评测 4. 多分类器与误差分析 5. Kaggle 实战 0. 前言 "尽管新技术新算法层出不穷,但是掌握好基础算法就能解决手头 90% 的机器学习问题." 本系列参考书 "Hands-on machine learning with scikit-learn and tensorflow"以及kaggle相关资料 1. MNIST 数据集 MNIST是最常用的用来实验分类模型的数据集,有7w多张手写0

Kaggle实战之二分类问题 0. 前言 1. MNIST 数据集 2. 二分类器 3. 效果评测 4. 多分类器与误差分析 5. Kaggle 实战 0. 前言 “尽管新技术新算法层出不穷,但是掌握好基础算法就能解决手头 90% 的机器学习问题.” 本系列参考书 "Hands-on machine learning with scikit-learn and tensorflow"以及kaggle相关资料 1. MNIST 数据集 MNIST是最常用的用来实验分类模型的数据集,有7w

最近在学习Pytorch v1.3最新版和Tensorflow2.0. 我学习Pytorch的主要途径:莫烦Python和Pytorch 1.3官方文档 ,Pytorch v1.3跟之前的Pytorch不太一样,比如1.3中,Variable类已经被弃用了(目前还可以用,但不推荐),tensor可以直接调用backward方法进行反向求导,不需要再像之前的版本一样必须包装成Variable对象之后再backward. Tensorflow2.0的学习可以参考北大学生写的教程:https://tf

kaggle链接:https://www.kaggle.com/c/word2vec-nlp-tutorial/overview 简介:给出 50,000 IMDB movie reviews,进行0和1情感二分类 我的github代码仓库:https://github.com/beathahahaha/kaggle_IMDB_sentiment_classification 给出两段代码,都值得借鉴: 第一个是,lstm实现的pytorch版本,调参以后从0.90569提升到了0.95718(

多分类特征的学习 这里还是b站刘二大人的视频课代码,视频链接:https://www.bilibili.com/video/BV1Y7411d7Ys?p=9 相关注释已经标明了(就当是笔记),因此在这里不多赘述,今天的主要目的还是Kaggle的题目 import torch from torchvision import transforms # 图像处理工具 from torchvision import datasets from torch.utils.data import DataLo

这是在kaggle上的一个练习比赛,使用的是ImageNet数据集的子集. 注意,mxnet版本要高于0.12.1b2017112. 下载数据集. train.zip test.zip labels 然后解压在data文件夹下 1. 数据 1.1 整理数据 将解压后的数据整理成Gluon能够读取的形式,这里我直接使用了zh.gluon.ai教程上的代码 导入各种库 import math import os import shutil from collections import Counte

决策树这节中涉及到了很多pandas中的新的函数用法等,所以我单拿出来详细的理解一下这些pandas处理过程,进一步理解pandas背后的数据处理的手段原理. 决策树程序 数据载入 pd.read_csv()竟然可以直接请求URL... ... DataFrame.head()可以查看前面几行的数据,默认是5行 DataFrame.info()可以查看数据的统计情报 '''数据载入''' import pandas as pd titanic = pd.read_csv('http://bios

今天给大家分享一款基于jQuery仿淘宝红色分类导航.这款分类导航适用浏览器:IE8.360.FireFox.Chrome.Safari.Opera.傲游.搜狗.世界之窗.效果图如下: 在线预览   源码下载 实现的代码. html代码: <div id="nav"> <div class="area clearfix"> <div class="separate"> </div> <div