先说我遇到的一个坑,在下载MNIST训练数据的时候,代码报错: urllib.error.URLError: <urlopen error [SSL: CERTIFICATE_VERIFY_FAILED] certificate verify failed (_ssl.c:748)> 是因为Python 升级到 2.7.9 之后引入了一个新特性,当使用urllib.urlopen打开一个 https 链接时,会验证一次 SSL 证书. 而当目标网站使用的是自签名的证书时就会抛出一个 urlli…

http://c.biancheng.net/view/2004.html 本节以分布式方式训练完整的 MNIST 分类器. 该案例受到下面博客文章的启发:http://ischlag.github.io/2016/06/12/async-distributed-tensorflow/,运行在 TensorFlow 1.2 上的代码可以在网址https://github.com/ischlag/distributed-tensorflow-example上找到. 注意,这个案例基于上一节,所以按…

from __future__ import print_function from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data #加载数据集 mnist = input_data.read_data_sets(r"C:/Users/HPBY/tem/data/",one_hot=True)#加载本地数据 以独热编码形式 import tensorflow as tf #设置超参 learning_rate = 0.01…

前面两篇随笔实现的单层神经网络 和多层神经网络, 在MNIST测试集上的正确率分别约为90%和96%.在换用多层神经网络后,正确率已有很大的提升.这次将采用卷积神经网络继续进行测试. 1.模型基本结构 如下图所示,本次采用的模型共有8层(包含dropout层).其中卷积层和池化层各有两层. 在整个模型中,输入层负责数据输入:卷积层负责提取图片的特征:池化层采用最大池化的方式,突出主要特征,并减少参数维度:全连接层再将个特征组合起来:dropout层可以减少每次训练的计算量,并可以一定程度上避免过…

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…

tensorflow中使用mnist数据集训练全连接神经网络 ——学习曹健老师“人工智能实践:tensorflow笔记”的学习笔记, 感谢曹老师 前期准备:mnist数据集下载,并存入data目录: 文件列表:四个文件,分别为训练和测试集数据 Four files are available on 官网  http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ : train-images-idx3-ubyte.gz:  training set images (9912422 by…

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…

装载自:http://www.tensorfly.cn/tfdoc/tutorials/mnist_beginners.html TensorFlow训练MNIST 这个教程的目标读者是对机器学习和TensorFlow都不太了解的新手.如果你已经了解MNIST和softmax回归(softmax regression)的相关知识,你可以阅读这个快速上手教程. 当我们开始学习编程的时候,第一件事往往是学习打印"Hello World".就好比编程入门有Hello World,机器学习入门…

title: TensorFlow训练MNIST报错ResourceExhaustedError date: 2018-04-01 12:35:44 categories: deep learning tags: MNIST TensorFlow 在最后测试的一步报错: ResourceExhaustedError (see above for traceback): OOM when allocating tensor 搜索了一下才知道是GPU显存不足(emmmm....)造成的,可以把最后测…

在github上,tensorflow的star是22798,caffe是10006,torch是4500,theano是3661.作为小码农的我,最近一直在学习tensorflow,主要使用python的接口进行学习.本博文主要以/tensorflow/tensorflow/models/image/mnist(github上下载)作为例程,讲解python代码的实现. 读代码的时候,建议大家理清主线,从主函数开始,调用到那个子函数时,再去阅读子函数的功能.我在minist的python代码中…

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…

jupyter notebook: https://github.com/Penn000/NN/blob/master/notebook/LeNet/LeNet.ipynb LeNet训练MNIST import warnings warnings.filterwarnings('ignore') # 不打印 warning import tensorflow as tf import numpy as np import os 加载MNIST数据集 分别加载MNIST训练集.测试集.验证集 f…

最近一直在学习李宏毅老师的机器学习视频教程,学到和神经网络那一块知识的时候,我觉得单纯的学习理论知识过于枯燥,就想着自己动手实现一些简单的Demo,毕竟实践是检验真理的唯一标准!!!但是网上很多的与tensorflow或者神经网络相关的Demo教程都只是在验证官方程序的过程,而如何把这些程序变成自己可以真正利用的程序这一块的资料就比较少,就好比被“玩烂的"MNIST数据集(ML界的”hello world"),网上是有很多手写数字识别的教程,但那些利用的都是官方提供的数据集,这样就算验…

Tensorflow是当下AI热潮下,最为受欢迎的开源框架.无论是从Github上的fork数量还是star数量,还是从支持的语音,开发资料,社区活跃度等多方面,他当之为superstar. 在前面介绍了如何搭建Tensorflow的运行环境后(包括CPU和GPU的),今天就从MNIST手写识别的源码上分析一下,tensorflow的工作原理,重点是介绍CNN的一些基本理论,作为扫盲入门,也作为自己的handbook吧. Architecture 首先,简单的说下,tensorflow的基本架构…

搭建普通的卷积CNN网络. nan表示的是无穷或者是非数值,比如说你在tensorflow中使用一个数除以0,那么得到的结果就是nan. 在一个matrix中,如果其中的值都为nan很有可能是因为采用的cost function不合理导致的. 当使用tensorflow构建一个最简单的神经网络的时候,按照tensorflow官方给出的教程: https://www.tensorflow.org/get_started/mnist/beginners http://wiki.jikexueyuan…

在上一篇<TensorFlow入门之MNIST样例代码分析>中,我们讲解了如果来用一个三层全连接网络实现手写数字识别.但是在实际运用中我们需要更有效率,更加灵活的代码.在TensorFlow实战这本书中给出了更好的实现,他将程序分为三个模块,分别是前向传播过程模块,训练模块和验证检测模块.并且在这个版本中添加了模型持久化功能,我们可以将模型保存下来,方便之后的模型检验,并且我们可以一边训练新的模型,一边来检验模型,代码更加的灵活高效. 前向传播模块 首先将前向传播过程抽象出来,作为一个可以作为…

这几天想系统的学习一下TensorFlow,为之后的工作打下一些基础.看了下<TensorFlow:实战Google深度学习框架>这本书,目前个人觉得这本书还是对初学者挺友好的,作者站在初学者的角度讲解TensorFlow,所以比较容易理解.这篇博文主要是为了分析其中的一个经典代码,MNIST手写数字识别.作者用了一个三层的全连接网络来实现手写数字识别.具体的一些信息可以在书中5.2节查看.在下面的代码中有些注释是作者的,当然我也在一些地方添加了自己的理解,在博文最后我会做一个总结. # -*…

在上一篇<TensorFlow入门之MNIST样例代码分析>中,我们讲解了如果来用一个三层全连接网络实现手写数字识别.但是在实际运用中我们需要更有效率,更加灵活的代码.在TensorFlow实战这本书中给出了更好的实现,他将程序分为三个模块,分别是前向传播过程模块,训练模块和验证检测模块.并且在这个版本中添加了模型持久化功能,我们可以将模型保存下来,方便之后的模型检验,并且我们可以一边训练新的模型,一边来检验模型,代码更加的灵活高效. 前向传播模块 首先将前向传播过程抽象出来,作为一个可以作为…

上一篇笔记主要介绍了卷积神经网络相关的基础知识.在本篇笔记中,将参考TensorFlow官方文档使用mnist数据集,在TensorFlow上训练一个多层卷积神经网络. 下载并导入mnist数据集 首先,利用input_data.py来下载并导入mnist数据集.在这个过程中,数据集会被下载并存储到名为"MNIST_data"的目录中. import input_data mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data', one_hot=T…

SoftMax回归  http://ufldl.stanford.edu/wiki/index.php/Softmax%E5%9B%9E%E5%BD%92 我们的训练集由  个已标记的样本构成: ,其中输入特征.(我们对符号的约定如下:特征向量  的维度为 ,其中  对应截距项 .) 由于 logistic 回归是针对二分类问题的,因此类标记 .假设函数(hypothesis function) 如下: 我们将训练模型参数 ,使其能够最小化代价函数 : 在 softmax回归中,我们解决的是多分…

# 安装 2.7 环境conda create -n python2. python= conda activate python2. # 安装 1.1.0 gpu版本pip # 配置环境变量export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-8.0/lib64 export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-8.0/lib64:/usr/local/cuda-8.0/ex…

ML.NET在不久前发行了1.0版本,在考虑这一新轮子的实际用途时,最先想到的是其能否调用已有的模型,特别是最被广泛使用的Tensorflow模型.于是在查找了不少资料后,有了本篇示例.希望可以有抛砖引玉之功. 环境 Tensorflow 1.13.1 Microsoft.ML 1.0.0 Microsoft.ML.TensorFlow 0.12.0 netcoreapp2.2 训练模型 这里为了方便,利用Keras的API减少所需的代码. import tensorflow as tf mni…

本系列将利用Docker和阿里云容器服务,帮助您上手TensorFlow的机器学习方案 第一篇:打造TensorFlow的实验环境 第二篇:轻松搭建TensorFlow Serving集群 第三篇:打通TensorFlow持续训练链路 第四篇:利用Neural Style的TensorFlow实现,像梵高一样作画 第五篇:轻松搭建分布式TensorFlow训练集群(上) 本文是该系列中的第三篇文章, 将为您介绍如何利用阿里云的服务快速搭建TensorFlow从训练到服务的交付平台. 随着goog…

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…

个人认为学习一个陌生的框架,最好从例子开始,所以我们也从一个例子开始. 学习本教程之前,你需要首先对卷积神经网络算法原理有些了解,而且安装好了caffe 卷积神经网络原理参考:http://cs231n.stanford.edu/syllabus.html Ubuntu安装caffe教程参考:http://caffe.berkeleyvision.org/install_apt.html 先讲解一下caffe设计的架构吧: 训练mnist数据集使用 build/tools/caffe 训练步骤:…

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…

https://blog.csdn.net/hjimce/article/details/61197190  tensorflow分布式训练 https://cloud.tencent.com/developer/article/1006345  分布式 TensorFlow,分布式原理.最佳实践 https://www.jianshu.com/p/fdb93e44a8cc  TensorFlow分布式全套(原理,部署,实例) https://zhuanlan.zhihu.com/p/30914…

tensorflow读取本地MNIST数据集 数据放入文件夹(不要解压gz): >>> import tensorflow as tf >>> from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data >>> MNIST_data =r'D:\tensorflow\mnist' >>> mnist = input_data.read_data_sets(MNIST_data,…

import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data def add_layer(inputs,in_size,out_size,activation_function=None): W=tf.Variable(tf.random_normal([in_size,out_size])) b=tf.Variable(tf.zeros([1,out_s…