TensorFlow实现Softmax Regression(回归)识别手写数字.MNIST(Mixed National Institute of Standards and Technology database),简单机器视觉数据集,28X28像素手写数字,只有灰度值信息,空白部分为0,笔迹根据颜色深浅取[0, 1], 784维,丢弃二维空间信息,目标分0~9共10类.数据加载,data.read_data_sets, 55000个样本,测试集10000样本,验证集5000样本.样本标注信…

     关于本文说明,本人原博客地址位于http://blog.csdn.net/qq_37608890,本文来自笔者于2018年02月21日 23:10:04所撰写内容(http://blog.csdn.net/qq_37608890/article/details/79343860).        本文根据最近学习TensorFlow书籍网络文章的情况,特将一些学习心得做了总结,详情如下.如有不当之处,请各位大拿多多指点,在此谢过. 一.相关概念 1.MNIST MNIST(Mixed…

笔记整理者:王小草 笔记整理时间2017年2月24日 原文地址 http://blog.csdn.net/sinat_33761963/article/details/56837466?fps=1&locationNum=5 Tensorflow官方英文文档地址:https://www.tensorflow.org/get_started/mnist/beginners 本文整理时官方文档最近更新时间:2017年2月15日 1.案例背景 本文是跟着Tensorflow官方文档的第二篇教程–识别手…

------------------------------------ 写在开头:此文参照莫烦python教程(墙裂推荐!!!) ------------------------------------ 分类实验之识别手写数字 这个实验的内容是:基于TensorFlow,实现手写数字的识别. 这里用到的数据集是大家熟知的mnist数据集. mnist有五万多张手写数字的图片,每个图片用28x28的像素矩阵表示.所以我们的输入层每个案列的特征个数就有28x28=784个:因为数字有0,1,2-9…

用tensorflow搭建RNN(LSTM)进行MNIST 手写数字辨识 循环神经网络RNN相比传统的神经网络在处理序列化数据时更有优势,因为RNN能够将加入上(下)文信息进行考虑.一个简单的RNN如下图所示: 将这个循环展开得到下图: 上一时刻的状态会传递到下一时刻.这种链式特性决定了RNN能够很好的处理序列化的数据,RNN 在语音识别,语言建模,翻译,图片描述等问题上已经取得了很到的结果. 根据输入.输出的不同和是否有延迟等一些情况,RNN在应用中有如下一些形态: RNN存在的问题 RNN能…

本章已机器学习领域的Hello World任务----MNIST手写识别做为TensorFlow的开始.MNIST是一个非常简单的机器视觉数据集,是由几万张28像素*28像素的手写数字组成,这些图片只包含灰度值信息. 下面提取了784维的特征,也就是2828个点展开成一维的结果,所以训练数据是一个55000784的Tensor,label是一个55000*10的tensor.当我们处理多分类任务时,通常需要使用Softmax Regression模型.它的工作原理很简单,将可以判定为某类的特征相…

出现问题: 在使用TensorFlow实现MNIST手写数字识别时,出现"TimeoutError: [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"问题. 截图如下: 问题原因: 出现该问题的原因可能是由于自身网络问题或者mnist数据集下载网页连接不成功导致. 解决办法: 进入MNIST数据下载网页:http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ 将数据下载到相应的路径下,参考如图: 代码中显示将数据下载至…

------------------------------------ 写在开头:此文参照莫烦python教程(墙裂推荐!!!) ------------------------------------ 这个实验的内容是:基于TensorFlow,实现手写数字的识别. 这里用到的数据集是大家熟知的mnist数据集. mnist有五万多张手写数字的图片,每个图片用28x28的像素矩阵表示.所以我们的输入层每个案列的特征个数就有28x28=784个:因为数字有0,1,2-9共十个,所以我们的输出层…

打开Python Shell,输入以下代码: import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data # 获取数据(如果存在就读取,不存在就下载完再读取) mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True) # 输入 x = tf.placeholder("float", [None,…

本文将参考TensorFlow中文社区官方文档使用mnist数据集训练一个多层卷积神经网络(LeNet5网络),并利用所训练的模型识别自己手写数字. 训练MNIST数据集,并保存训练模型 # Python3 # 使用LeNet5的七层卷积神经网络用于MNIST手写数字识别 import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_data_s…