MNIST数据集和IDX文件格式

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…

4.keras实现-->生成式深度学习之用变分自编码器VAE生成图像(mnist数据集和名人头像数据集)

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,…

[TensorFlow 团队] TensorFlow 数据集和估算器介绍

发布人:TensorFlow 团队原文链接:http://developers.googleblog.cn/2017/09/tensorflow.html TensorFlow 1.3 引入了两个重要功能,您应当尝试一下: 数据集:一种创建输入管道(即,将数据读入您的程序)的全新方式. 估算器:一种创建 TensorFlow 模型的高级方式.估算器包括适用于常见机器学习任务的预制模型,不过,您也可以使用它们创建自己的自定义模型. 下面是它们在 TensorFlow 架构内的装配方式.结合使用这…

如何使用Pytorch迅速实现Mnist数据及分类器

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…

使用Tensorflow操作MNIST数据

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…

firedac数据集和字符串之间相互转换

firedac数据集和字符串之间相互转换 /// <author>cxg 2018-12-20</author> unit DatasetString; interface uses System.NetEncoding, FireDAC.Stan.Intf, System.ZLib, System.Classes, FireDAC.Comp.Client, System.SysUtils; function DataSetToString(const ADataSet: TFDA…

数据集和JSON相互转换

使用DELPHI原生类实现数据集和JSON相互转换 JSON二要素:数组和对象.对象可以包含数组,数组可以包含对象.无层数限制.OLEVARIANT也类似,OLEVARIANT的一个元素又可以是OLEVARIANT,且无层数限制.XML亦类似.这也是它们能序列一切对象的奥秒所在.JSON就是字符串,定义好序列后的字符串格式,甚至都不需要啥JSON类库,就可以自行组装JSON字符串和解析JSON字串获取数据. USES System.JSON 1)数据集转换为JSON字符串: function…

mormot 数据集和JSON互相转换

mormot 数据集和JSON互相转换 uses SynVirtualDataSet, mORMotMidasVCL, SynCommons; procedure TForm1.Button1Click(Sender: TObject);var json: RawUTF8;begin json := DataSetToJSON(ADOQuery1); DataSource1.DataSet := JSONToClientDataSet(Self, json);end;…

基于MNIST数据的卷积神经网络CNN

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（2）

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.…

tensorflow学习笔记——使用TensorFlow操作MNIST数据（1）

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…

GAN生成式对抗网络（三）——mnist数据生成

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…

Ubuntu14.04(indigo)实现RGBDSLAMv2（数据集和实时Kinect）

Ubuntu14.04(indigo)实现RGBDSLAMv2(数据集和实时Kinect v2) 一.在.bag数据集上跑RGBDSLAMv2 RGBDSLAMv2指的是Felix Endres大神在2014年发表论文,实现的基于RGB-D 摄像头的SLAM系统,用于创建三维点云或者八叉树地图. 安装步骤重点参考原gitbub网址:https://github.com/felixendres/rgbdslam_v2 说明本人台式机硬件配置: Intel(R)Core(TM)i5-6500 CPU…

EOFError: Compressed file ended before the end-of-stream marker was reached解决办法（在Windows下查看已下载的MNIST数据文件）

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…

Alink漫谈(七) : 如何划分训练数据集和测试数据集

Alink漫谈(七) : 如何划分训练数据集和测试数据集目录 Alink漫谈(七) : 如何划分训练数据集和测试数据集 0x00 摘要 0x01 训练数据集和测试数据集 0x02 Alink示例代码 0x03 批处理 3.1 得到记录数 3.2 随机选取记录 3.2.1 得到总记录数 3.2.2 决定每个task选择记录数 3.2.3 每个task选择记录 3.3 设置训练数据集和测试数据集 0x04 流处理 0x05 参考 0x00 摘要 Alink 是阿里巴巴基于实时计算引擎 Flink…

TensorFlow笔记——关于MNIST数据的一个简单的例子

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…

对抗生成网络-图像卷积-mnist数据生成(代码) 1.tf.layers.conv2d(卷积操作) 2.tf.layers.conv2d_transpose(反卷积操作) 3.tf.layers.batch_normalize(归一化操作) 4.tf.maximum(用于lrelu) 5.tf.train_variable(训练中所有参数) 6.np.random.uniform(生成正态数据

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…

基于MNIST数据的softmax regression

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…

tensorflow学习之路-----MNIST数据

''' 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,…

mnist数据的预测结果以及批量处理

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…

keras使用AutoEncoder对mnist数据降维

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…

使用支持向量机训练mnist数据

# 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.…

PowerBI开发第七篇：数据集和数据刷新

PowerBI报表是基于数据分析的引擎,数据真正的来源(Data Source)是数据库,文件等数据存储媒介,PowerBI支持的数据源类型多种多样.PowerBI Service(云端)有时不直接访问Data Source,而是直接从PowerBI Service创建的数据集(Dataset)中获取数据,数据集中存储的内容主要分为三部分:Data Source的数据(Data).连接数据源的凭证(Credentials).以及数据源的架构(Table Schema)等元数据(metadata)…

MNIST数据可视化

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…

Facebook提出DensePose数据集和网络架构：可实现实时的人体姿态估计

https://baijiahao.baidu.com/s?id=1591987712899539583 选自arXiv 作者:Rza Alp Güler, Natalia Neverova, Iasonas Kokkinos 机器之心编译参与:Panda 实现从 2D 图像到 3D 表面的对应在很多方面都有极具价值的应用前景.近日,FAIR 发布了一篇研究论文,介绍了他们通过人工方式标注的图像到表面密集对应数据集 DensePose-COCO 以及基于此训练的 DensePose-RCNN…

TensorFlow基础笔记(13) Mobilenet训练测试mnist数据

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…