import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data # number 1 to 10 data mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data', one_hot=True) def add_layer(inputs, in_size, out_size, activation_function=None,): # add one more

本节来介绍一下使用 RNN 的 LSTM 来做 MNIST 分类的方法,RNN 相比 CNN 来说,速度可能会慢,但可以节省更多的内存空间. 初始化 首先我们可以先初始化一些变量,如学习率.节点单元数.RNN 层数等: learning_rate = 1e- num_units = num_layer = input_size = time_step = total_steps = category_num = steps_per_validate = steps_per_test = batc

1. tf.nn.conv2d(x, w, strides=[1, 1, 1, 1], padding='SAME')  # 对数据进行卷积操作 参数说明:x表示输入数据,w表示卷积核, strides表示步长,分别表示为样本数,长,宽,通道数,padding表示补零操作 2. tf.nn.max_pool(x, ksize=[1, 2, 2, 1], strides=[1, 2, 2, 1], padding='SAME')  # 对数据进行池化操作 参数说明:x表示输入数据,ksize表示卷

题目: 1)In the first step, apply the Convolution Neural Network method to perform the training on one single CPU and testing 2)In the second step, try the distributed training on at least two CPU/GPUs and evaluate the training time. 一.单机单卡实现mnist_CNN 1

使用tensorflow构造神经网络用来进行mnist数据集的分类 相比与上一节讲到的逻辑回归,神经网络比逻辑回归多了隐藏层,同时在每一个线性变化后添加了relu作为激活函数, 神经网络使用的损失值为softmax概率损失值,即为交叉熵损失值 代码:使用的是mnist数据集作为分类的测试数据,数据的维度为50000*784 第一步:载入mnist数据集 第二步:超参数的设置,输入图片的大小,分类的类别数,迭代的次数,每一个batch的大小 第三步:使用tf.placeholder() 进行输入数

欢迎转载,但请务必注明原文出处及作者信息. 深入MNIST refer: http://wiki.jikexueyuan.com/project/tensorflow-zh/tutorials/mnist_pros.html @author: huangyongye @date: 2017-02-24 之前在keras中用同样的网络和同样的数据集来做这个例子的时候.keras占用了 5647M 的显存(训练过程中设了 validation_split = 0.2, 也就是1.2万张图). 但是我

本次分类问题使用的数据集是MNIST,每个图像的大小为\(28*28\). 编写代码的步骤如下 载入数据集,分别为训练集和测试集 让数据集可以迭代 定义模型,定义损失函数,训练模型 代码 import torch import torch.nn as nn import torchvision.transforms as transforms import torchvision.datasets as dsets from torch.autograd import Variable '''下

设置RNN的参数 我们本节采用RNN来进行分类的训练(classifiction).会继续使用手写数据集MNIST. 让RNN从每张图片的第一行像素读到最后一行,然后进行分类判断.接下来我们导入MNIST数据并确定RNN的各种参数(hyper-parameters) 注: 参数(parameters)/参数模型 由模型通过学习得到变量,比如权重w,偏置b 超参数(hyper-parameters)/算法参数 根据经验设定,影响到权重w和偏置b的大小,比如迭代次数.隐藏层的层数.每层神经元的个数.

一.梯度 导数是对某个自变量求导,得到一个标量. 偏微分是在多元函数中对某一个自变量求偏导(将其他自变量看成常数). 梯度指对所有自变量分别求偏导,然后组合成一个向量,所以梯度是向量,有方向和大小. 上左图中,箭头的长度表示陡峭度,越陡峭的地方箭头越长,箭头指向的方向是y变大的方向,如果要使用梯度下降,则需要取负方向. 右图中,蓝色代表低点,红色代表高点,中间的箭头方向从蓝色指向红色,而且中间最陡峭的地方,箭头最长. 二.梯度下降 上图中分别使用梯度下降优化θ1和θ2的值,α表示学习率,即每次按

前言: 用手工设计的两层神经网络,经过200个epoch,最后得到0.9599,约0.96的精度 正文 import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data #载入数据集 mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data\MNIST_data",one_hot=True) #每个批次的大小 batch_size = 32 #计算一共有

#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- __author__ = 'denny' __time__ = '2017-9-9 9:03' import torch import torchvision from torch.autograd import Variable import torch.utils.data.dataloader as Data train_data = torchvision.datasets.MNIST( './m

第一次用LSTM,从简单做起吧~~ 注意事项: batch_first=True 意味着输入的格式为(batch_size,time_step,input_size),False 意味着输入的格式为(time_step,batch_size,input_size) 取r_out[:,-1,:],即取时间步最后一步的结果,相当于LSTM把一张图片全部扫描完后的返回的状态向量(此时的维度变为(64,64),前面的64是batch_size,后面的64是隐藏层的神经元个数) import torch

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) #

  仅仅为了学习Keras的使用,使用一个四层的全连接网络对MNIST数据集进行分类,网络模型各层结点数为:784: 256: 128 : 10:   使用整体数据集的75%作为训练集,25%作为测试集,最终在测试集上的正确率也就只能达到92%,太低了: precision recall f1-score support 0.0 0.95 0.96 0.96 1721 1.0 0.95 0.97 0.96 1983 2.0 0.91 0.90 0.91 1793 3.0 0.91 0.88 0.

import torch from torch.utils.data import DataLoader from torchvision import datasets from torchvision import transforms from torch import nn, optim from torch.nn import functional as F EPOCH = 1000 BATCH_SIZE = 128 LR = 0.001 DOWNLOAD_MNIST = False

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数据集读取 one hot 独热编码独热编码是一种稀疏向量,其中:一个向量设为1,其他元素均设为0.独热编码常用于表示拥有有限个可能值的字符串或标识符优点:   1.将离散特征的取值扩展到了欧式空间,离散特征的某个取值就对应欧式空间的某个点 2.机器学习算法中,特征之间距离的计算或相似度的常用计算方法都是基于欧式空间的 3.将离散型特征使用one_hot编码,会让特征之间的距离计算更加合理 import tensorflow as tf #MNIST数据集读取 import ten

1. MNIST数据集 1.1 概述 Tensorflow框架载tensorflow.contrib.learn.python.learn.datasets包中提供多个机器学习的数据集.本节介绍的是MNIST数据集,其功能都定义在mnist.py模块中. 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: 图 11 它也包含每一张图片对应的标签,告诉我们这个是数字几.比如,上面这四张图片的标签分别是5,0,4,1 1.2 加载 有两种方式可以获取MNIST数据集: 1) 自动下载

SoftMax回归  http://ufldl.stanford.edu/wiki/index.php/Softmax%E5%9B%9E%E5%BD%92 我们的训练集由  个已标记的样本构成: ,其中输入特征.(我们对符号的约定如下:特征向量  的维度为 ,其中  对应截距项 .) 由于 logistic 回归是针对二分类问题的,因此类标记 .假设函数(hypothesis function) 如下: 我们将训练模型参数 ,使其能够最小化代价函数 : 在 softmax回归中,我们解决的是多分

最近在学习TensorFlow,尝试的第一个项目是MNIST.首先给出源码地址. 1 数据集的获取 我们可以直接运行下面的代码,来获取到MNIST的数据集. from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data # 载入数据,并是labels进行one-hot编码 mnist = input_data.read_data_sets('./MNIST_data/',one_hot=True) 但是,由于网络的问题,input_data

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