下面是TensorFlow可视化MNIST数据集识别程序,可视化内容是,TensorFlow计算图,表(loss, 直方图, 标准差(stddev)) # -*- coding: utf-8 -*- import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data from tensorflow.contrib.tensorboard.plugins import projector old_v…

如果说"Hello Word!"是程序员的第一个程序,那么MNIST数据集,毫无疑问是机器学习者第一个训练的数据集,本文将使用Google公布的TensorFLow来学习训练MNIST数据集. 本文结构分为三个部分,一是如何使用TensorFLow来学习训练MNIST数据集,二是运行结果,三是问题小结. 一. TensorFLow来学习训练MNIST 在github上下载数据:https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/master/te…

1. tf.matmul(X, w) # 进行点乘操作 参数说明:X,w都表示输入的数据, 2.tf.equal(x, y) # 比较两个数据对应位置的数是否相等,返回值为True,或者False 参数说明:x,y表示需要比较的两组数 3.tf.cast(y, 'float') # 将布尔类型转换为数字类型 参数说明:y表示输入的数据,‘float’表示转换的数据类型 4.tf.argmax(y, 1) # 返回每一行的最大值的索引 参数说明:y表示输入数据,1表示每一行的最大值的索引,0表示每…

在使用tensorflow分类MNIST数据集中,最容易遇到的问题是下载MNIST样本的问题. 一般是通过使用tensorflow内置的函数进行下载和加载, from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data", one_hot=True) 但是我使用时遇到了“urllib.error.URLError: <urlopen…

在我的上一篇随笔中,采用了单层神经网络来对MNIST进行训练,在测试集中只有约90%的正确率.这次换一种神经网络(多层神经网络)来进行训练和测试. 1.获取MNIST数据 MNIST数据集只要一行代码就可以获取的到,非常方便.关于MNIST的基本信息可以参考我的上一篇随笔. mnist = input_data.read_data_sets('./data/mnist', one_hot=True) 2.模型基本结构 本次采用的训练模型为三层神经网络结构,输入层节点数与MNIST一行数据的长度一…

1.MNIST数据集简介 首先通过下面两行代码获取到TensorFlow内置的MNIST数据集: from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_data_sets('./data/mnist', one_hot=True) MNIST数据集共有55000(mnist.train.num_examples)张用于训练的数据,对应的有55000个标签:共有10000(mnist.t…

1. tensorflow 基本使用方法 2. mnist 数据集简介与预处理 3. 聚类算法模型 4. 使用卷积神经网络进行特征生成 5. 训练网络模型生成结果 how to install tensorflow in anaconda based win7: first step: We do not have any Miniconda installers based on Python 3.5 yet, but are going to base our Miniconda3 inst…

from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data 首先需要连网下载数据集: mnsit = input_data.read_data_sets(train_dir='./MNIST_DATA', one_hot=True) # 如果当前文件夹下没有 MNIST_DATA,会首先创建该文件夹,然后下载 mnist 数据集 训练集与测试集的划分: X_train, y_train = mnist.train.images, mnis…

最近在看这本书看到Chapter 3.Classification,是关于mnist数据集的分类,里面有个代码是 from sklearn.datasets import fetch_mldata mnist = fetch_mldata('MNIST original') mnist 我十分郁闷,因为这个根本加载不出来-_-||,报了个OSError,改了data_home之后也有error,然后我按照网上的方法改data_home也没用,弄了很久最后决定自己弄这个数据集出来(气死了) 百度搜…

MNIST数据集,每张图片包含28*28个像素,把一个数组展开成向量,长度为28*28=784,故数据集中mnist.train.images是一个形状为[60000,784]的张量,第一个维度数字用来索引图片,第二个维度数字用来索引每张图片的像素点,像素的强度介于0-1. MNIST数据集的标签是介于0-9的数字,要把标签转化成“one_hot vectors". 一个one_hot向量除了某一位数字是1以外,其余维度数字都是0,比如将标签0表示为([1,0,0,0,0,0,0,0,0,0])…