原本导入数据集你仅需这样: # Import MNIST data from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data", one_hot=True) 但是由于版本的原因,TensorFlow会在运行后报一堆警告,虽然不影响运行,但是对于结果整洁来说有极大的影响,因此我们可以在只有错误时才输出相关信息,所以我们可以这么做: # I…

一. Tensorflow环境的安装 这里我们只讲CPU版本,使用 Anaconda 进行安装 a.首先我们要安装 Anaconda 链接:https://pan.baidu.com/s/1AxdGi93oN9kXCLdyxOMnRA 密码:79ig 过程如下: 第一步:点击next 第二步:I Agree 第三步:Just ME 第四步:自己选择一个恰当位置放它就好 第五步:建议只选择第二个 第六步:就直接install啦啦啦啦,然后你就可以上手万能库了 b.找到Anaconda prompt…

一.前言 本文会详细地阐述caffe-windows的配置教程.由于博主自己也只是个在校学生,目前也写不了太深入的东西,所以准备从最基础的开始一步步来.个人的计划是分成配置和运行官方教程,利用自己的数据集进行训练和利用caffe来实现别人论文中的模型(目前在尝试的是轻量级的SqueezeNet)三步走.不求深度,但求详细.因为说实话caffe-windows的配置当初花了挺多时间的,目前貌似还真没有从头开始一步步讲起的教程,所以博主就争取试着每一步都讲清楚吧. 这里说些题外话:之所以选择Sque…

许多程序员常常忽略编译器发出的警告.毕竟,如果问题很严重,它才将会变成一个error,不是么?相对来说,这个想法可能在其它语言是无害的,但是在C++中,我敢打赌编译器的实现者对于对接下来会发生什么比你有更好的理解.例如,下面的错误是每个人都时不时会犯的: class B { public: virtual void f() const; }; class D: public B { public: virtual void f(); }; 1. 你对警告的理解可能是错的 你的想法是用D::f重新…

一个门外汉写的MXNET跑MNIST的例子,三层全连接层最后验证率是97%左右,毕竟是第一个例子,主要就是用来理解MXNet怎么使用. #导入需要的模块 import numpy as np #numpy只保存数值,用于数值运算,解决Python标准库中的list只能保存对象的指针的问题 import os #本例子中没有使用到 import gzip #使用zlib来压缩和解压缩数据文件,读写gzip文件 import struct #通过引入struct模块来处理图片中的二进制数据 impo…

数据集 数据集下载MNIST 首先读取数据集, 并打印相关信息 包括 图像的数量, 形状 像素的最大, 最小值 以及看一下第一张图片 path = 'MNIST/mnist.npz' with np.load(path, allow_pickle=True) as f: x_train, y_train = f['x_train'], f['y_train'] x_test, y_test = f['x_test'], f['y_test'] print(f'dataset info: shap…

一.mnist数据集 mnist是一个手写数字数据库,由Google实验室的Corinna Cortes和纽约大学柯朗研究院的Yann LeCun等人建立,它有60000个训练样本集和10000个测试样本集.mnist数据库官方网址为:http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ .可直接下载四个解压文件,分别对应:训练集样本.训练集标签.测试集样本和测试集标签.解压缩之后发现,其是在一个文件中包含了所有图像. 二.caffe支持的数据格式:Lmdb和Leveldb 它们都…

在王MySQL数据库导入数据的时候经常会出现警告,这些警告很容易被忽视,今天到数据的时候突然想看看警告的内容是什么,百度了一下mysql查看警告的命令 show warnings; 命令很简明,一查看发现一般的警告是这样的 Warning | 1265 | Data truncated for column '刊名' at row 1265 还有一种是这样的 | Warning | 1366 | Incorrect string value: '\xB5\xDA\xB6\xFE\xBD\xEC.…

上一篇记录的是学习caffe前的环境准备以及如何创建好自己需要的caffe版本.这一篇记录的是如何使用编译好的caffe做训练mnist数据集,步骤编号延用上一篇 <实践详细篇-Windows下使用VS2015编译安装Caffe环境(CPU ONLY) >的顺序. 二:使用caffe做图像分类识别训练测试mnist数据集 1.下载MNIST数据集,MNIST数据集包含四个文件信息,见表格: 文件 内容 train-images-idx3-ubyte.gz 训练集图片 - 55000 张 训练图…

有一个关于mnist的一个事例可以参考,我觉得写的很好:http://www.cnblogs.com/x1957/archive/2012/06/02/2531503.html #!/usr/bin/env python # -*- coding: UTF-8 -*- import struct # from bp import * from datetime import datetime # 数据加载器基类 class Loader(object):     def __init__(sel…