今天在学习PCA的时候,使用mnist数据集遇到一个问题,代码是这样的: import numpy as np from sklearn.datasets import fetch_mldata mnist = fetch_mldata("MNIST original") 遇到了报错:[WinError 10060] 由于连接方在一段时间后没有正确答复或连接的主机没有反应,连接尝试失败. 原因: 以为是源地址被墙了,就搭梯子试试,结果还是不行 搜了一下原因,是因为源地址已经不能用了 解

续集请点击我:tensorflow学习笔记——使用TensorFlow操作MNIST数据(2) 本节开始学习使用tensorflow教程,当然从最简单的MNIST开始.这怎么说呢,就好比编程入门有Hello World,机器学习入门有MNIST.在此节,我将训练一个机器学习模型用于预测图片里面的数字. 开始先普及一下基础知识,我们所说的图片是通过像素来定义的,即每个像素点的颜色不同,其对应的颜色值不同,例如黑白图片的颜色值为0到255,手写体字符,白色的地方为0,黑色为1,如下图. MNIST

http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=4925 自己逐个做数据找规律.提供下我的找的: 1 2 1 3 2 2 2 3 3 3 然后发现这种矩阵是最优的: watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvdTAxMTAyNjk2OA==/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/SouthEast" alt="&

MNIST是一个非常有名的手写体数字识别数据集,在很多资料中,这个数据集都会被用作深度学习的入门样例.而TensorFlow的封装让使用MNIST数据集变得更加方便.MNIST数据集是NIST数据集的一个子集,它包含了60000张图片作为训练数据,10000张图片作为测试数据.在MNIST数据集中的每一张图片都代表了0~9中的一个数字.图片的大小都为28*28,且数字都会出现在图片的正中间,如下图所示: 在上图中右侧显示了一张数字1的图片,而右侧显示了这个图片所对应的像素矩阵,MNIST数据集提

MNIST数据集 MNIST数据集是Yan Lecun整理出来的. NIST是美国国家标准与技术研究院(National Institute of Standards and Technology)的简称,NIST这个机构整理了两套数据集Special Dataset 3和Special Dataset 1,SD3数据集是从人口普查机构的工作人员那里收集上来的,SD1数据集是从在校学生那里收集来的,SD3数据比较干净.识别起来比较简单(人口普查机构工作人员比在校学生靠谱).YanLecun把这两

基于tensorflow使用CNN识别MNIST 参数数量:第一个卷积层5x5x1x32=800个参数,第二个卷积层5x5x32x64=51200个参数,第三个全连接层7x7x64x1024=3211264个参数,第四个输出层1024x10=10240个参数,总量级为330万个参数,单机训练时间约为30分钟. 关于优化算法:随机梯度下降法的learning rate需要逐渐变小,因为随机抽取样本引入了噪音,使得我们在最小点处的随机梯度仍然不为0.对于batch gradient descent不

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.

通过GAN生成式对抗网络,产生mnist数据 引入包,数据约定等 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import input_data #读取数据的一个工具文件,不影响理解 import tensorflow as tf # 获取数据 mnist = input_data.read_data_sets('data/', one_hot=True) trainimg = mnist.train.images X = mnist.t

出现这个问题的原因是因为文件下载到一半就中断了,解决办法是删除datasets中下载到一半的数据包. 下面以我遇到的问题为例: 我下载数据下载到最后一个包就没有反应了,于是我强制终止了运行,可能是因为网络问题,到后面我再运行发现疯狂报错... 搜了很多博客,有的说删掉tmp文件夹下的文件,有的说删除掉dataset下的文件,但是后来我发现每个人的问题不一样,下载文件的目录可能也不同. 在Windows下查看已下载的MNIST数据文件 上图中画圈的位置有个Keras,我的datasets就是在Ke

一段时间没有更新博文,想着也该写两篇文章玩玩了.而从一个简单的例子作为开端是一个比较不错的选择.本文章会手把手地教读者构建一个简单的Mnist(Fashion-Mnist同理)的分类器,并且会使用相对完整的Pytorch训练框架,因此对于初学者来说应该会是一个方便入门且便于阅读的文章.本文的代码来源于我刚学Pytorch时的小项目,可能在形式上会有引用一些github上的小代码.同时文风可能会和我之前看的一些外国博客有点相近. 本文适用对象: 刚入门的Pytorch新手,想要用Pytorch来完

这个程序参考自极客学院. from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data import tensorflow as tf # MNIST数据存放的路径 file = "./MNIST" # 导入数据 mnist = input_data.read_data_sets(file, one_hot=True) # 模型的输入和输出 x = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, 7

1. tf.layers.conv2d(input, filter, kernel_size, stride, padding) # 进行卷积操作 参数说明:input输入数据, filter特征图的个数,kernel_size卷积核的大小,stride步长,padding是否补零 2. tf.layers.conv2d_transpose(input, filter, kernel_size, stride, padding) # 进行反卷积操作 参数说明:input输入数据, filter特

变分自编码器(VAE,variatinal autoencoder)   VS    生成式对抗网络(GAN,generative adversarial network) 两者不仅适用于图像,还可以探索声音.音乐甚至文本的潜在空间: VAE非常适合用于学习具有良好结构的潜在空间,其中特定方向表示数据中有意义的变化轴;  GAN生成的图像可能非常逼真,但它的潜在空间可能没有良好结构,也没有足够的连续型.   自编码,简单来说就是把输入数据进行一个压缩和解压缩的过程. 原来有很多 Feature,

跟着tensorflow上mnist基本机器学习教程联系 首先了解sklearn接口: sklearn.linear_model.LogisticRegression In the multiclass case, the training algorithm uses the one-vs-rest (OvR) scheme if the 'multi_class' option is set to 'ovr', and uses the cross- entropy loss if the

''' 神经网络的过程:1.准备相应的数据库 2.定义输入成 3.定义输出层 4.定义隐藏层 5.训练(根据误差进行训练) 6.对结果进行精确度评估 ''' import tensorflow as tf #首先准备数据库from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_datamnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data', one_hot=True) '''这里面的数据不仅仅有图像的像素,

import sys, os sys.path.append('F:\ml\DL\source-code') from dataset.mnist import load_mnist from PIL import Image import numpy as np #pickle提供了一个简单的持久化功能.可以将对象以文件的形式存放在磁盘上. #pickle模块只能在python中使用,python中几乎所有的数据类型(列表,字典,集合,类等)都可以用pickle来序列化, #pickle序列化

import keras import matplotlib.pyplot as plt from keras.datasets import mnist (x_train, _), (x_test, y_test) = mnist.load_data() x_train = x_train.astype('float32') / 255 x_test = x_test.astype('float32') / 255 x_train = x_train.reshape(x_train.shape

# encoding: utf-8 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import cPickle import gzip class SVC(object): def __init__(self, c=1.0, delta=0.001): # 初始化 self.N = 0 self.delta = delta self.X = None self.y = None self.w = None self.wn = 0 self.

一.数据准备 二.数据说明 可以看出图片数据在偏移量为第16字节开始存,每28X28字节存放一张手写字图片.而label是从偏移量为第8字节开始存,每个字节存放一个label. 三.matlab2016实现可视化 在数据同目录下新建show_mnist_data.m clc; clear; close all; image_file_name='t10k-images-idx3-ubyte'; index_file_name='t10k-labels-idx1-ubyte'; fid1=fope

主要是四个文件 mnist_train.py #coding: utf-8 import os import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data import mnist_inference BATCH_SIZE = 100 LEARNING_RATE_BASE = 0.8 LEARNING_RATE_DECAY = 0.99 REGULARAZTION_RATE = 0.0001

参考资料 GAN原理学习笔记 生成式对抗网络GAN汇总 GAN的理解与TensorFlow的实现 TensorFlow小试牛刀(2):GAN生成手写数字 参考代码之一 #coding=utf-8 #http://blog.csdn.net/u012223913/article/details/75051516?locationNum=1&fps=1 import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt