pytorch手写线性回归 import torch import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.animation import FuncAnimation LEARN_RATE = 0.1 #1.准备数据 x = torch.randn([500,1]) y_true = x*0.8+3 #2.计算预测值 t_tred = x*w + b w = torch.rand([],requires_grad=True) b = torch.ten…

dataset.py ''' 准备数据集 ''' import torch from torch.utils.data import DataLoader from torchvision.datasets import MNIST from torchvision.transforms import ToTensor,Compose,Normalize import torchvision import config def mnist_dataset(train): func = torch…

上一节,我们已经学会了基于PyTorch深度学习框架高效,快捷的搭建一个神经网络,并对模型进行训练和对参数进行优化的方法,接下来让我们牛刀小试,基于PyTorch框架使用神经网络来解决一个关于手写数字识别的计算机视觉问题,评价我们搭建的模型的标准是它是否能准确的对手写数字图片进行识别. 其具体的过程是:先使用已经提供的训练数据对搭建好的神经网络模型进行训练并完成参数优化,然后使用优化好的模型对测试数据进行预测,对比预测值和真实值之间的损失值,同时计算出结果预测的准确率.在将要搭建的模型中会使用到…

手写数字识别,神经网络领域的“hello world”例子,通过pytorch一步步构建,通过训练与调整,达到“100%”准确率 1.快速开始 1.1 定义神经网络类,继承torch.nn.Module,文件名为digit_recog.py import torch.nn as nn class Net(nn.Module): def __init__(self): super(Net, self).__init__() self.conv1 = nn.Sequential(nn.Conv2d(…

MNIST 手写数字识别 卷积神经网络 Pytorch框架 谨此纪念刚入门的我在卷积神经网络上面的摸爬滚打 说明 下面代码是使用pytorch来实现的LeNet,可以正常运行测试,自己添加了一些注释,方便查看. 代码实现 import torch import torch.nn as nn import torchvision import torchvision.transforms as transforms # Device configuration #这里是个python的三元表达式,…

利用平pytorch搭建简单的神经网络实现minist手写字体的识别,采用三层线性函数迭代运算,使得其具备一定的非线性转化与运算能力,其数学原理如下: 其具体实现代码如下所示:import torchimport matplotlib.pyplot as pltdef plot_curve(data): #曲线输出函数构建 fig=plt.figure() plt.plot(range(len(data)),data,color="blue") plt.legend(["va…

一.介绍 实验内容 内容包括用 PyTorch 来实现一个卷积神经网络,从而实现手写数字识别任务. 除此之外,还对卷积神经网络的卷积核.特征图等进行了分析,引出了过滤器的概念,并简单示了卷积神经网络的工作原理. 知识点 使用 PyTorch 数据集三件套的方法 卷积神经网络的搭建与训练 可视化卷积核.特征图的方法 二.数据准备 引入相关包 import torch import torch.nn as nn from torch.autograd import Variable import t…

pytorch做手写数字识别 效果如下: 工程目录如下 第一步  数据获取 下载MNIST库,这个库在网上,执行下面代码自动下载到当前data文件夹下 from torchvision.datasets import MNIST import torchvision mnist = MNIST(root='./data',train=True,download=True) print(mnist) print(mnist[0]) print(len(mnist)) img = mnist[0][…

先来看一下这是什么任务.就是给你手写数组的图片,然后识别这是什么数字: dataset 首先先来看PyTorch的dataset类: 我已经在从零学习pytorch 第2课 Dataset类讲解了什么是dataset类以及他的运行原理 class MNIST_data(Dataset): """MNIST dtaa set""" def __init__(self, file_path, transform = transforms.Compos…

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…

使用PyTorch构建神经网络模型进行手写识别 PyTorch是一种基于Torch库的开源机器学习库,应用于计算机视觉和自然语言处理等应用,本章内容将从安装以及通过Torch构建基础的神经网络,计算梯度为主要内容进行学习. How can we install Torch? Torch在Linux,Windows,Mac等开发环境下都有特定的安装方法,首先搜索官方网页https://pytorch.org/,由下图所示我们可以根据自己适合的环境进行选择,我使用的是1.9.0版本Windows环境…

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…

1. Tensorflow 逻辑回归实现手写识别 1.1. 逻辑回归原理 1.1.1. 逻辑回归 1.1.2. 损失函数 1.2. 实例:手写识别系统 1.1. 逻辑回归原理 1.1.1. 逻辑回归 在现实生活中,我们遇到的数据大多数都是非线性的,因此我们不能用上一章线性回归的方法来进行数据拟合.但是我们仍然可以从线性模型着手开始第一步,首先对输入的数据进行加权求和. 线性模型: \[z=w{x}+b\] 其中w我们称为"权重",b为偏置量(bias),\({x}\)为输入的样本数据,…

Android+TensorFlow+CNN+MNIST 手写数字识别实现 SkySeraph 2018 Email:skyseraph00#163.com 更多精彩请直接访问SkySeraph个人站点:www.skyseraph.com Overview 本文系“SkySeraph AI 实践到理论系列”第一篇,咱以AI界的HelloWord 经典MNIST数据集为基础,在Android平台,基于TensorFlow,实现CNN的手写数字识别.Code~ Practice Environmen…

记得第一次接触手写数字识别数据集还在学习TensorFlow,各种sess.run(),头都绕晕了.自从接触pytorch以来,一直想写点什么.曾经在2017年5月,Andrej Karpathy发表的一篇Twitter,调侃道:l've been using PyTorch a few months now, l've never felt better, l've more energy.My skin is clearer. My eye sight has improved.确实,使用p…

好久没有静下心来写点东西了,最近好像又回到了高中时候的状态,休息不好,无法全心学习,恶性循环,现在终于调整的好一点了,听着纯音乐突然非常伤感,那些曾经快乐的大学时光啊,突然又慢慢的一下子出现在了眼前,不知道我大学的那些小伙伴们现在都怎么样了,考研的刚刚希望他考上,实习的菜头希望他早日脱离苦海,小瑞哥希望他早日出成果,范爷熊健研究生一定要过的开心啊!天哥也哥早日结婚领证!那些回不去的曾经的快乐的时光,你们都还好吗! 最近开始接触Tensorflow,可能是论文里用的是这个框架吧,其实我还是觉得py…

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…

<Generative Adversarial Nets>是 GAN 系列的鼻祖.在这里通过 PyTorch 实现 GAN ,并且用于手写数字生成. 摘要: 我们提出了一个新的框架,通过对抗处理来评估生成模型.其中,我们同时训练两个 model :一个是生成模型 G,用于获取数据分布:另一个是判别模型 D,用来预测样本来自训练数据而不是生成模型 G 的概率.G 的训练过程是最大化 D 犯错的概率.这个框架对应于一个极小极大的二人游戏.在任意函数 G 和 D 的空间中,存在着一个唯一的解,G 恢…

版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/lusing/article/details/79965160 去年买了几本讲tensorflow的书,结果今年看的时候发现有些样例代码所用的API已经过时了.看来自己维护一个保持更新的Tensorflow的教程还是有意义的.这是写这一系列的初心. 快餐教程系列希望能够尽可能降低门槛,少讲,讲透. 为了让大家在一开始就看到一个美好的场景,而不…

欲直接下载代码文件,关注我们的公众号哦!查看历史消息即可! 手写笔记还是电子笔记好呢? 毕业季刚结束,眼瞅着2018级小萌新马上就要来了,老腊肉小编为了咱学弟学妹们的学习,绞尽脑汁准备编一套大学秘籍,这不刚开了个头就遇上了个难题--做笔记到底是手写笔记好呢还是电子笔记好呢? 聪明的小伙伴们或许就该怼小编了,不是有电子手写笔记吗!哼,机智如我怎么可能没想过这个呢! 大家用电子笔记除了省纸张外,往往还希望有笔记整理和搜索的功能,手写电子笔记如果不能实现手写识别搜索的功能,那还真是只能省纸张了.为此小…

用PyTorch完成手写数字识别 import numpy as np import torch from torch import nn, optim import torch.nn.functional as F from torch.autograd import Variable from torch.utils.data import DataLoader from torchvision import transforms from torchvision import datase…

引言 这段时间来,看了西瓜书.蓝皮书,各种机器学习算法都有所了解,但在实践方面却缺乏相应的锻炼.于是我决定通过Kaggle这个平台来提升一下自己的应用能力,培养自己的数据分析能力. 我个人的计划是先从简单的数据集入手如手写数字识别.泰坦尼克号.房价预测,这些目前已经有丰富且成熟的方案可以参考,之后关注未来就业的方向如计算广告.点击率预测,有合适的时机,再与小伙伴一同参加线上比赛. 数据集 介绍 MNIST ("Modified National Institute of Standards an…

上一篇我们提到了回归问题中的梯度下降算法,而且我们知道线性模型只能解决简单的线性回归问题,对于高维图片,线性模型不能完成这样复杂的分类任务.那么是不是线性模型在离散值预测或图像分类问题中就没有用武之地了呢? 本篇我们就套用regression中的部分机制来处理classification中的问题. 在这里首先介绍一下激活函数. 所谓激活函数,实际上就是引入非线性因子,将线性模型去线性化,增强模型的表达能力.ReLU激活函数是我要介绍的第一个激活函数,其定义式为φ(z)=max{0,z},图像表示…

TLDR: 我正在传播2个数据集: Kannada-MNIST数据集:28x28灰度图像:60k 训练集 | 10k测试集 Dig-MNIST:28x28灰度图像:10240(1024x10)(见下图) 虽然这些数字符号是坎纳达(Kannada)语言,但是Kannada-MNIST数据集是为了替代MNIST数据集. 此外,我正在分发一个用同一种语言(主要是该语言的非本地用户)编写的10k个手写数字的额外数据集Dig-MNIST,可以用作额外的测试集. 资源列表: GitHub?: https:/…

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…

线性回归 步骤 构造线性回归数据 定义输入层 设计神经网络中间层 定义神经网络输出层 计算二次代价函数,构建梯度下降 进行训练,获取预测值 画图展示 代码 import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt tf.compat.v1.disable_eager_execution() #3-1非线性回归 #使用numpy生成200个随机点,200行1列 x_data=np.linspace(-0.5…

@ 目录 前言 一.OpenCV DNN模块 1.OpenCV DNN简介 2.LabVIEW中DNN模块函数 二.TensorFlow pb文件的生成和调用 1.TensorFlow2 Keras模型(mnist) 2.使用Keras搭建cnn训练mnist(train.py),训练部分源码如下: 3.训练结果保存成冻结模型(pb文件)(train.py),训练结果保存为冻结模型的源码如下: 4.python opencv调用冻结模型(cvcallpb.py) 三.LabVIEW OpenCV…

记得前面(忘了是哪天写的,反正是前些天,请用力点击这里观看)老周讲了一个14393新增的控件,可以很轻松地结合InkCanvas来完成涂鸦.其实,InkCanvas除了涂鸦外,另一个大用途是墨迹识别,就是手写识别. 识别功能早在Win 8 App的API中就有了,到了UWP,同样使用,这叫传承,一路学过来,都是一个体系的,我不明白为什么某些人一遇到升级就说SDK变化太大,适应不了.我是不明白了,有什么适应不了的,该不会是你笨吧,或者学习方法不对.反正老周在以前的博客中都说过了,学习要学活,不要把…

UnistrokeRecognizer 单笔手写识别.手势识别 UnistrokeRecognizer : https://github.com/RichLiu1023/UnistrokeRecognizer ===>顺便点个星 此版本可以在 Egret 中直接使用. 此库的识别率非常高,完美解决我游戏中的手势! 1.自定义手势库,灵活定义各种手势 2.用量角器(快)识别算法 3.黄金分割搜索算法 Demo 使用Egret,可以自定义手势. //自定义手势添加 addGesture(name:…

前几天用CNN识别手写数字集,后来看到kaggle上有一个比赛是识别手写数字集的,已经进行了一年多了,目前有1179个有效提交,最高的是100%,我做了一下,用keras做的,一开始用最简单的MLP,准确率只有98.19%,然后不断改进,现在是99.78%,然而我看到排名第一是100%,心碎 = =,于是又改进了一版,现在把最好的结果记录一下,如果提升了再来更新. 手写数字集相信大家应该很熟悉了,这个程序相当于学一门新语言的“Hello World”,或者mapreduce的“WordCount…