基准数据集 深度学习中经常会使用一些基准数据集进行一些测试.其中 MNIST, Cifar 10, cifar100, Fashion-MNIST 数据集常常被人们拿来当作练手的数据集.为了方便,诸如 Keras.MXNet.Tensorflow 都封装了自己的基础数据集,如 MNIST.cifar 等.如果我们要在不同平台使用这些数据集,还需要了解那些框架是如何组织这些数据集的,需要花费一些不必要的时间学习它们的 API.为此,我们为何不创建属于自己的数据集呢?下面我仅仅使用了 Numpy 来

前言 后面工作中有个较重要的 task 是将 YOLOV3 目标检测和 LanNet 车道线检测和到一个网络中训练,特别的是,这两部分数据来自于不同的数据源.这和我之前在 caffe 环境下训练检测整个车身的同时还要训练车头车尾类似,只不过环境变更到了 tensorflow,尴尬的是,这个月才真正接触 TF.因此,先拿 MNIST 和Fashion_MNIST 这两个数据集来练练手了. 数据预处理 MNIST 和 Fashion_MNIST 这两个数据集下载下来是压缩文件格式的,为了方便后面使用

Fashion MNIST https://www.kaggle.com/zalando-research/fashionmnist Fashion-MNIST is a dataset of Zalando's article images—consisting of a training set of 60,000 examples and a test set of 10,000 examples. Each example is a 28x28 grayscale image, asso

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',

本次使用的是2.0测试版,正式版估计会很快就上线了 tf2好像更新了蛮多东西 虽然教程不多 还是找了个试试 的确简单不少,但是还是比较喜欢现在这种写法 老样子先导入库 import tensorflow as tf import tensorflow_datasets as tfds import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import math import tqdm import tqdm.auto tqdm.tqdm = tqd

softmax #!/usr/bin/env python # coding: utf-8 # In[1]: get_ipython().run_line_magic('matplotlib', 'inline') import gluonbook as gb from mxnet import autograd,nd # In[2]: batch_size = 256 train_iter,test_iter = gb.load_data_fashion_mnist(batch_size) #

本篇涉及的内容主要有小型常用的经典数据集的加载步骤,tensorflow提供了如下接口:keras.datasets.tf.data.Dataset.from_tensor_slices(shuffle.map.batch.repeat),涉及的数据集如下:boston housing.mnist/fashion mnist.cifar10/100.imdb 1.keras.datasets 通过该接口可以直接下载指定数据集.boston housing提供了和房价有关的一些因子(面积.居民来源

Lenet5的应用和原理.实现 ----------------------------------------------ubuntu16.04.2---------------------------------------------------------- ubuntu16.04.2: #获取数据 cd data/mnist sh get_mnist.sh #转换格式 sh examples/mnist/create_mnist.sh# 训练模型 sh examples/mnist/t

tensorflow学习笔记——使用TensorFlow操作MNIST数据(1) 一:神经网络知识点整理 1.1,多层:使用多层权重,例如多层全连接方式 以下定义了三个隐藏层的全连接方式的神经网络样例代码: import tensorflow as tf l1 = tf.matmul(x, w1) l2 = tf.matmul(l1, w2) y = tf.matmul(l2,w3) 1.2,激活层:引入激活函数,让每一层去线性化 激活函数有多种,例如常用的 tf.nn.relu  tf.nn.

import tensorflow.examples.tutorials.mnist.input_data mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True) 1.加载mnist数据 执行完成后,会在当前目录下新建一个文件夹MNIST_data, 下载的数据将放入这个文件夹内.下载的四个文件为: 下载下来的数据集被分三个子集:5.5W行的训练数据集(mnist.train),5千行的验证数据集(mnist.val

主题列表:juejin, github, smartblue, cyanosis, channing-cyan, fancy, hydrogen, condensed-night-purple, greenwillow, v-green, vue-pro, healer-readable 贡献主题:https://github.com/xitu/juejin-markdown-themes theme: smartblue highlight: 在上一篇文章中已经讲解了Siamese Net的原

上一节中,我们使用autograd的包来定义模型并求导.本节中,我们将使用torch.nn包来构建神经网络. 一个nn.Module包含各个层和一个forward(input)方法,该方法返回output. 上图是一个简单的前馈神经网络.它接受一个输入.然后一层接着一层地传递.最后输出计算的结果. 神经网络模型的训练过程 神经网络的典型训练过程如下: 定义包含一些可学习的参数(或者叫做权重)的神经网络模型. 在数据集上迭代. 通过神经网络处理输入. 计算损失函数(输出结果和正确值的差值大小).

一.mnist数据集 mnist是一个手写数字数据库,由Google实验室的Corinna Cortes和纽约大学柯朗研究院的Yann LeCun等人建立,它有60000个训练样本集和10000个测试样本集.mnist数据库官方网址为:http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ .可直接下载四个解压文件,分别对应:训练集样本.训练集标签.测试集样本和测试集标签.解压缩之后发现,其是在一个文件中包含了所有图像. 二.caffe支持的数据格式:Lmdb和Leveldb 它们都

MNIST机器学习入门 转自:http://wiki.jikexueyuan.com/project/tensorflow-zh/tutorials/mnist_beginners.html?plg_nld=1&plg_uin=1&plg_auth=1&plg_nld=1&plg_usr=1&plg_vkey=1&plg_dev=1 这个教程的目标读者是对机器学习和TensorFlow都不太了解的新手.如果你已经了解MNIST和softmax回归(softm

学习深度学习,首先从深度学习的入门MNIST入手.通过这个例子,了解Tensorflow的工作流程和机器学习的基本概念. 一  MNIST数据集 MNIST是入门级的计算机视觉数据集,包含了各种手写数字的图片.在这个例子中就是通过机器学习训练一个模型,以识别图片中的数字. MNIST数据集来自 http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ Tensorflow提供了一份python代码用于自动下载安装数据集.Tensorflow官方文档中的url打不开,在CSDN上找到了一

MNIST是一个入门级的计算机视觉数据集,它包含各种手写数字图片: 1. MNIST数据集 MNIST,是不是听起来特高端大气,不知道这个是什么东西? == 手写数字分类问题所要用到的(经典)MNIST数据集 == MNIST数据集的官网是Yann LeCun's website 自动下载和安装这个数据集的python代码 该段代码在tensorflow/examples/tutorials/mnist/input_data.py """Functions for downl

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

要说2017年什么技术最火爆,无疑是google领衔的深度学习开源框架Tensorflow.本文简述一下深度学习的入门例子MNIST. 深度学习简单介绍 首先要简单区别几个概念:人工智能,机器学习,深度学习,神经网络.这几个词应该是出现的最为频繁的,但是他们有什么区别呢? 人工智能:人类通过直觉可以解决的问题,如:自然语言理解,图像识别,语音识别等,计算机很难解决,而人工智能就是要解决这类问题. 机器学习:如果一个任务可以在任务T上,随着经验E的增加,效果P也随之增加,那么就认为这个程序可以从经

LSTM是RNN的一种算法, 在序列分类中比较有用.常用于语音识别,文字处理(NLP)等领域. 等同于VGG等CNN模型在在图像识别领域的位置.  本篇文章是叙述LSTM 在MNIST 手写图中的使用. 用来给初步学习RNN的一个范例,便于学习和理解LSTM . 先把工作流程图贴一下: 代码片段 : 数据准备 def makedata(): img_rows, img_cols = 28, 28 mnist = fetch_mldata("MNIST original") # resc