参考书 <TensorFlow:实战Google深度学习框架>(第2版) 例子:从一个张量创建一个数据集,遍历这个数据集,并对每个输入输出y = x^2 的值. #!/usr/bin/env python # -*- coding: UTF-8 -*- # coding=utf-8 """ @author: Li Tian @contact: 694317828@qq.com @software: pycharm @file: dataset_test1.py @

下面是TensorFlow可视化MNIST数据集识别程序,可视化内容是,TensorFlow计算图,表(loss, 直方图, 标准差(stddev)) # -*- coding: utf-8 -*- import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data from tensorflow.contrib.tensorboard.plugins import projector old_v

MNIST(Mixed National Institute of Standards and Technology)http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ ,入门级计算机视觉数据集,美国中学生手写数字.训练集6万张图片,测试集1万张图片.数字经过预处理.格式化,大小调整并居中,图片尺寸固定28x28.数据集小,训练速度快,收敛效果好. MNIST数据集,NIST数据集子集.4个文件.train-label-idx1-ubyte.gz 训练集标记文件(28881字节)

一.MNIST实验内容 MNIST的实验比较简单,可以直接通过下面的程序加上程序上的部分注释就能很好的理解了,后面在完善具体的相关的数学理论知识,先记录在这里: 代码如下所示: import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np %matplotlib inline mnist =

1. tf.matmul(X, w) # 进行点乘操作 参数说明:X,w都表示输入的数据, 2.tf.equal(x, y) # 比较两个数据对应位置的数是否相等,返回值为True,或者False 参数说明:x,y表示需要比较的两组数 3.tf.cast(y, 'float') # 将布尔类型转换为数字类型 参数说明:y表示输入的数据,‘float’表示转换的数据类型 4.tf.argmax(y, 1) # 返回每一行的最大值的索引 参数说明:y表示输入数据,1表示每一行的最大值的索引,0表示每

在我的上一篇随笔中,采用了单层神经网络来对MNIST进行训练,在测试集中只有约90%的正确率.这次换一种神经网络(多层神经网络)来进行训练和测试. 1.获取MNIST数据 MNIST数据集只要一行代码就可以获取的到,非常方便.关于MNIST的基本信息可以参考我的上一篇随笔. mnist = input_data.read_data_sets('./data/mnist', one_hot=True) 2.模型基本结构 本次采用的训练模型为三层神经网络结构,输入层节点数与MNIST一行数据的长度一

1.MNIST数据集简介 首先通过下面两行代码获取到TensorFlow内置的MNIST数据集: from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_data_sets('./data/mnist', one_hot=True) MNIST数据集共有55000(mnist.train.num_examples)张用于训练的数据,对应的有55000个标签:共有10000(mnist.t

1. tensorflow 基本使用方法 2. mnist 数据集简介与预处理 3. 聚类算法模型 4. 使用卷积神经网络进行特征生成 5. 训练网络模型生成结果 how to install tensorflow in anaconda based win7: first step: We do not have any Miniconda installers based on Python 3.5 yet, but are going to base our Miniconda3 inst

1. 引言 因项目要求,需要在PocketFlow中添加一套PeleeNet-SSD和COCO的API,具体为在datasets文件夹下添加coco_dataset.py, 在nets下添加peleenet_at_coco.py和peleenet_at_coco_run.py.其中网络结构和backbone等在师兄把项目交付给我之前已经基本完成,所以我主要的工作就是处理COCO的数据(转换成tfrecord文件)和简单更改一些调用的接口.另外PocketFlow中已经包含在VOC上的数据处理,且

from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data 首先需要连网下载数据集: mnsit = input_data.read_data_sets(train_dir='./MNIST_DATA', one_hot=True) # 如果当前文件夹下没有 MNIST_DATA,会首先创建该文件夹,然后下载 mnist 数据集 训练集与测试集的划分: X_train, y_train = mnist.train.images, mnis

###生成批次数据 import tensorflow as tf '''reapt()生成重复数据集 batch()将数据集按批次组合''' file_name = ['img1','img2','img3','img4'] label = [1,2,3,4] dataset =tf.data.Dataset.from_tensor_slices((file_name,label)) dataset1 = dataset.repeat().batch(3) ##定义一个迭代器迭代取批量数据 d

最近在看这本书看到Chapter 3.Classification,是关于mnist数据集的分类,里面有个代码是 from sklearn.datasets import fetch_mldata mnist = fetch_mldata('MNIST original') mnist 我十分郁闷,因为这个根本加载不出来-_-||,报了个OSError,改了data_home之后也有error,然后我按照网上的方法改data_home也没用,弄了很久最后决定自己弄这个数据集出来(气死了) 百度搜

前面两篇随笔实现的单层神经网络 和多层神经网络, 在MNIST测试集上的正确率分别约为90%和96%.在换用多层神经网络后,正确率已有很大的提升.这次将采用卷积神经网络继续进行测试. 1.模型基本结构 如下图所示,本次采用的模型共有8层(包含dropout层).其中卷积层和池化层各有两层. 在整个模型中,输入层负责数据输入:卷积层负责提取图片的特征:池化层采用最大池化的方式,突出主要特征,并减少参数维度:全连接层再将个特征组合起来:dropout层可以减少每次训练的计算量,并可以一定程度上避免过

先来看一下我们的目录: dataset1 和creat_dataset.py 属于同一目录 mergeImg1 和mergeImg2 为Dataset1的两子目录(两类为例子)目录中存储图像等文件 核心文件creat_dataset.py 文件如下#来生成训练集和测试集的矩阵 import cv2 as cv import numpy as np import os dataset_path = ["mergeImg1","mergeImg2"] #这里为了增加限制

MNIST数据集,每张图片包含28*28个像素,把一个数组展开成向量,长度为28*28=784,故数据集中mnist.train.images是一个形状为[60000,784]的张量,第一个维度数字用来索引图片,第二个维度数字用来索引每张图片的像素点,像素的强度介于0-1. MNIST数据集的标签是介于0-9的数字,要把标签转化成“one_hot vectors". 一个one_hot向量除了某一位数字是1以外,其余维度数字都是0,比如将标签0表示为([1,0,0,0,0,0,0,0,0,0])

1. https://blog.csdn.net/qq_41427568/article/details/85801579

本文转自:Tensorflow]超大规模数据集解决方案:通过线程来预取 原文地址:https://blog.csdn.net/mao_xiao_feng/article/details/73991787 现在让我们用Tensorflow实现一个具体的Input pipeline,我们使用CoCo2014作为处理对象,网上应该可以下载到CoCo训练集,train2014这个文件.下载链接: http://msvocds.blob.core.windows.net/coco2014/train201

Google在TensorFlow1.0,之后推出了一个叫slim的库,TF-slim是TensorFlow的一个新的轻量级的高级API接口.这个模块是在16年新推出的,其主要目的是来做所谓的“代码瘦身”.它类似我们在TensorFlow模块中所介绍的tf.contrib.lyers模块,将很多常见的TensorFlow函数进行了二次封装,使得代码变得更加简洁,特别适用于构建复杂结构的深度神经网络,它可以用了定义.训练.和评估复杂的模型. 这里我们为什么要过来介绍这一节的内容呢?主要是因为Ten

使用Tensorflow读取CIFAR-10二进制数据集 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 参考文献 Tensorflow官方文档 tf.transpose函数解析 tf.slice函数解析 CIFAR10/CIFAR100数据集介绍 tf.train.shuffle_batch函数解析 Python urllib urlretrieve函数解析 import os import tarfile import tensorflow as tf from six.moves

人工智能系统Google开源的TensorFlow官方文档中文版 2015年11月9日,Google发布人工智能系统TensorFlow并宣布开源,机器学习作为人工智能的一种类型,可以让软件根据大量的数据来对未来的情况进行阐述或预判.如今,领先的科技巨头无不在机器学习下予以极大投入.Facebook.苹果.微软,甚至国内的百度.Google 自然也在其中.「TensorFlow」是 Google 多年以来内部的机器学习系统.如今,Google 正在将此系统成为开源系统,并将此系统的参数公布给业界