【问题解决方案】Keras手写数字识别-ConnectionResetError: [WinError 10054] 远程主机强迫关闭了一个现有的连接

参考:台大李宏毅老师视频课程-Keras-Demo 在载入数据阶段报错: ConnectionResetError: [WinError 10054] 远程主机强迫关闭了一个现有的连接 Google之后找到一篇内容相近博文:手写数字识别---demo 问题解决步骤: 1-去官网下载了数据集: 数据集网址(宝可梦大师课程里也有提到过):http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ 2-将下载好的数据集放在一定的位置将如下代码另存为一个文件load_data.py,后面直接i…

selenium webdriver报错 ConnectionResetError: [WinError 10054] 远程主机强迫关闭了一个现有的连接。

昨天跑的好好的代码,今天突然报错: ConnectionResetError: [WinError 10054] 远程主机强迫关闭了一个现有的连接. 调查一下,原来是Chrome自动升级,而chromedriver没有更新的原因,手动更新到对应版本就好了.…

python 爬虫过程中出现：ConnectionResetError: [WinError 10054] 远程主机强迫关闭了一个现有的连接

参考: https://blog.csdn.net/illegalname/article/details/77164521…

100天搞定机器学习|day39 Tensorflow Keras手写数字识别

提示:建议先看day36-38的内容 TensorFlow™ 是一个采用数据流图(data flow graphs),用于数值计算的开源软件库.节点(Nodes)在图中表示数学操作,图中的线(edges)则表示在节点间相互联系的多维数据数组,即张量(tensor).它灵活的架构让你可以在多种平台上展开计算,例如台式计算机中的一个或多个CPU(或GPU),服务器,移动设备等等. TensorFlow 最初由Google大脑小组(隶属于Google机器智能研究机构)的研究员和工程师们开发出来,用于机…

keras手写数字识别

import kerasimport timefrom keras.utils import np_utils start = time.time()(x_train, y_train), (x_test, y_test) = keras.datasets.mnist.load_data()SHAPE = 28 * 28CLASSES = 10x_train = x_train.reshape(x_train.shape[0], SHAPE)x_test = x_test.reshape(x_t…

【机器学习】李宏毅机器学习-Keras-Demo-神经网络手写数字识别与调参

参考: 原视频:李宏毅机器学习-Keras-Demo 调参博文1:深度学习入门实践_十行搭建手写数字识别神经网络调参博文2:手写数字识别---demo(有小错误) 代码链接: 编程环境: 操作系统:win7 - CPU anaconda-Python3-jupyter notebook tersonFlow:1.10.0 Keras:2.2.4 背景: 视频里宝可梦大师提供的部分参数设置不能得到好的结果,这里记录一下后续调参 1-载入数据报错的问题: 载入数据运行时报错:[WinError 1…

手写数字识别---demo

数据准备课程中获取数据的方法是从库中直接load_data from keras.datasets import mnist (x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data() 我尝试了一下,报这样的错误:[WinError 10054] 远程主机强迫关闭了一个现有的连接.so,我就直接去官网下载了数据集:http://yann.lecun.com/exdb/mnist/.该数据下载后得到的是idx格式数据,具体处理方法参考了这篇博…

深度学习之 mnist 手写数字识别

深度学习之 mnist 手写数字识别开始学习深度学习,先来一个手写数字的程序 import numpy as np import os import codecs import torch from PIL import Image lr = 0.01 momentum = 0.5 epochs = 10 def get_int(b): return int(codecs.encode(b, 'hex'), 16) def read_label_file(path): with open(pa…

第三节，CNN案例-mnist手写数字识别

卷积:神经网络不再是对每个像素做处理,而是对一小块区域的处理,这种做法加强了图像信息的连续性,使得神经网络看到的是一个图像,而非一个点,同时也加深了神经网络对图像的理解,卷积神经网络有一个批量过滤器,通过重复的收集图像的信息,每次收集的信息都是小块像素区域的信息,将信息整理,先得到边缘信息,再用边缘信息总结从更高层的信息结构,得到部分轮廓信息,最后得到完整的图像信息特征,最后将特征输入全连接层进行分类,得到分类结果. 卷积: 经过卷积以后,变为高度更高,长和宽更小的图像,进行多次卷积,就会获得深…

Pytorch入门——手把手教你MNIST手写数字识别

MNIST手写数字识别教程要开始带组内的小朋友了,特意出一个Pytorch教程来指导一下 [!] 这里是实战教程,默认读者已经学会了部分深度学习原理,若有不懂的地方可以先停下来查查资料目录 MNIST手写数字识别教程 1 什么是MNIST? 2 使用Pytorch实现手写数字识别 2.1 任务目的 2.2 开发环境 2.3 实现流程 3 具体代码实现 3.1 数据预处理部分 3.1.1 初始化全局变量 3.1.2 构建数据集 3.2 训练部分 3.2.1 构建模型 3.2.2 构建迭代器与损…

keras框架的MLP手写数字识别MNIST，梳理？

keras框架的MLP手写数字识别MNIST 代码: # coding: utf-8 # In[1]: import numpy as np import pandas as pd from keras.utils import np_utils np.random.seed(10) # In[2]: from keras.datasets import mnist # In[3]: (x_train_image,y_train_label),(x_test_image,y_test_label…

keras—多层感知器MLP—MNIST手写数字识别

一.手写数字识别现在就来说说如何使用神经网络实现手写数字识别. 在这里我使用mind manager工具绘制了要实现手写数字识别需要的模块以及模块的功能: 其中隐含层节点数量(即神经细胞数量)计算的公式(这只是经验公式,不一定是最佳值): m=n+l−−−−√+am=n+l+a m=log2nm=log2⁡n m=nl−−√m=nl m: 隐含层节点数 n: 输入层节点数 l:输出层节点数 a:1-10之间的常数本例子当中: 输入层节点n:784 输出层节点:10 (表示数字 0 ~…

keras和tensorflow搭建DNN、CNN、RNN手写数字识别

MNIST手写数字集 MNIST是一个由美国由美国邮政系统开发的手写数字识别数据集.手写内容是0~9,一共有60000个图片样本,我们可以到MNIST官网免费下载,总共4个.gz后缀的压缩文件,该文件是二进制内容. train-images-idx3-ubyte.gz: training set images 图片样本,用来训练模型 train-labels-idx1-ubyte.gz: training set labels 图片样本对应的数字标签 t10k-images-…

Keras cnn 手写数字识别示例

#基于mnist数据集的手写数字识别 #构造了cnn网络拟合识别函数,前两层为卷积层,第三层为池化层,第四层为Flatten层,最后两层为全连接层 #基于Keras 2.1.1 Tensorflow 1.4.0 代码: from __future__ import print_function import numpy as np np.random.seed(1337) from keras.datasets import mnist from keras.models import Sequ…

Keras mlp 手写数字识别示例

#基于mnist数据集的手写数字识别 #构造了三层全连接层组成的多层感知机,最后一层为输出层 #基于Keras 2.1.1 Tensorflow 1.4.0 代码: import keras from keras.datasets import mnist from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense,Dropout from keras.optimizers import RMSprop (x_train,…

手写数字识别——利用keras高层API快速搭建并优化网络模型

在<手写数字识别——手动搭建全连接层>一文中,我们通过机器学习的基本公式构建出了一个网络模型,其实现过程毫无疑问是过于复杂了——不得不考虑诸如数据类型匹配.梯度计算.准确度的统计等问题,但是这样的实践对机器学习的理解是大有裨益的.在大多数情况下,我们还是希望能多简单就多简单地去搭建网络模型,这同时也算对得起TensorFlow这个强大的工具了.本节,还是以手写数据集MNIST为例,利用TensorFlow2.0的keras高层API重现之前的网络. 一.数据的导入与预处理关于这个过程,与上节…

mnist手写数字识别——深度学习入门项目（tensorflow+keras+Sequential模型）

前言今天记录一下深度学习的另外一个入门项目——<mnist数据集手写数字识别>,这是一个入门必备的学习案例,主要使用了tensorflow下的keras网络结构的Sequential模型,常用层的Dense全连接层.Activation激活层和Reshape层.还有其他方法训练手写数字识别模型,可以基于pytorch实现的,<Pytorch实现基于卷积神经网络的面部表情识别(详细步骤)> 这篇就是基于pytorch实现,pytorch里也封装了mnist的数据集,实现方法应该类似…

使用AI算法进行手写数字识别

人工智能人工智能(Artificial Intelligence,简称AI)一词最初是在1956年Dartmouth学会上提出的,从那以后,研究者们发展了众多理论和原理,人工智能的概念也随之扩展.由于人工智能的研究是高度技术性和专业的,各分支领域都是深入且各不相通的,因而涉及范围极广 . 人工智能的核心问题包括建构能够跟人类似甚至超越人类的推理.知识.学习.交流.感知.使用工具和操控机械的能力等,当前人工智能已经有了初步成果,甚至在一些影像识别.语言分析.棋类游戏等等单方面的能力达到了超越…

【深度学习系列】PaddlePaddle之手写数字识别

上周在搜索关于深度学习分布式运行方式的资料时,无意间搜到了paddlepaddle,发现这个框架的分布式训练方案做的还挺不错的,想跟大家分享一下.不过呢,这块内容太复杂了,所以就简单的介绍一下paddlepaddle的第一个"hello word"程序----mnist手写数字识别.下一次再介绍用PaddlePaddle做分布式训练的方案.其实之前也写过一篇用CNN识别手写数字集的文章,是用keras实现的,这次用了paddlepaddle后,正好可以简单对比一下两个框架的优劣. …

[Python]基于CNN的MNIST手写数字识别

目录一.背景介绍 1.1 卷积神经网络 1.2 深度学习框架 1.3 MNIST 数据集二.方法和原理 2.1 部署网络模型 (1)权重初始化 (2)卷积和池化 (3)搭建卷积层1 (4)搭建卷积层2 (5)搭建全连接层3 (6)搭建输出层 2.2 训练和评估模型三.结果 3.1 训练过程 3.2 测试过程四.讨论与结论一.背景介绍 1.1 卷积神经网络近年来,深度学习的概念非常火热.深度学习的概念最早由Hinton等人在2006年提出.基于深度置信网络(DBN),提出非监督贪心逐层…

机器学习框架ML.NET学习笔记【4】多元分类之手写数字识别

一.问题与解决方案通过多元分类算法进行手写数字识别,手写数字的图片分辨率为8*8的灰度图片.已经预先进行过处理,读取了各像素点的灰度值,并进行了标记. 其中第0列是序号(不参与运算).1-64列是像素值.65列是结果. 我们以64位像素值为特征进行多元分类,算法采用SDCA最大熵分类算法. 二.源码先贴出全部代码: namespace MulticlassClassification_Mnist { class Program { static readonly string TrainDa…

MINST手写数字识别（三）—— 使用antirectifier替换ReLU激活函数

这是一个来自官网的示例:https://github.com/keras-team/keras/blob/master/examples/antirectifier.py 与之前的MINST手写数字识别全连接网络相比,只是本实例使用antirectifier替换ReLU激活函数. '''The example demonstrates how to write custom layers for Keras. # Keras自定义层编写示范 We build a custom activatio…