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,…

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…

使用Tensorflow读取CIFAR-10二进制数据集 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 参考文献 Tensorflow官方文档 tf.transpose函数解析 tf.slice函数解析 CIFAR10/CIFAR100数据集介绍 tf.train.shuffle_batch函数解析 Python urllib urlretrieve函数解析 import os import tarfile import tensorflow as tf from six.moves…

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.工程目录 2.导入data和input_data.py 链接:https://pan.baidu.com/s/1EBNyNurBXWeJVyhNeVnmnA 提取码:4nnl 3.CNN.py import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt import input_data mnist = input_data.read_data_sets('data/', one_hot=True) trainimg = mnist.tra…

在TF1.8之后Keras被当作为一个内置API:tf.keras. 并且之前的下载语句会报错. mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data',one_hot=True) 下面给出Keras和TensorFlow两种方式的训练代码(附验证代码): Keras: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import keras from keras.datasets import mnis…

用于分类  softmax 函数 手写数据识别:…

Tensorflow 2 flower_photos花卉数据集手动下载.离线安装.本地加载.快速读取 商务合作,科技咨询,版权转让:向日葵,135-4855__4328,xiexiaokui#qq.com   查看数据集列表:   flower_photos手动下载,Link: data_root = tf.keras.utils.get_file(   'flower_photos','https://storage.googleapis.com/download.tensorflow.org…

Tensorflow 2 Cifar10离线数据集手动下载.离线安装.本地加载.快速读取 商务合作,科技咨询,版权转让:向日葵,135-4855__4328,xiexiaokui#qq.com   查看数据集列表: 目录:C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio\Shared\Python37_64\Lib\site-packages\tensorflow_core\python\keras\datasets   目录:C:\Program F…

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…

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…

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…

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…

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…

一.MNIST实验内容 MNIST的实验比较简单,可以直接通过下面的程序加上程序上的部分注释就能很好的理解了,后面在完善具体的相关的数学理论知识,先记录在这里: 代码如下所示: import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np %matplotlib inline mnist =…

包含一个隐含层的全连接神经网络结构如下: 包含一个隐含层的神经网络结构图 以MNIST数据集为例,以上结构的神经网络训练如下: #coding=utf-8 from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data import tensorflow as tf # 加载数据 mnist = input_data.read_data_sets('/home/workspace/python/tf/data/mnist', one_hot=…

基础 在参考①中我们详细介绍了没有隐含层的神经网络结构,该神经网络只有输入层和输出层,并且输入层和输出层是通过全连接方式进行连接的.具体结构如下: 我们用此网络结构基于MNIST数据集(参考②)进行训练,在MNIST数据集中每张图像的分辨率为28*28,即784维,对应于上图中的x; 而输出为数字类别,即0~9,因此上图中的y的维度维10.因此权重w的维度为[784, 10],wi,j代表第j维的特征对应的第i类的权重值,主要是为了矩阵相乘时计算的方便,具体见下面代码. 训练过程 1.训练过程中…

一.二次代价函数 1. 形式: 其中,C为代价函数,X表示样本,Y表示实际值,a表示输出值,n为样本总数 2. 利用梯度下降法调整权值参数大小,推导过程如下图所示: 根据结果可得,权重w和偏置b的梯度跟激活函数的梯度成正比(即激活函数的梯度越大,w和b的大小调整的越快,训练速度也越快) 3. 激活函数是sigmoid函数时,二次代价函数调整参数过程分析 理想调整参数状态:距离目标点远时,梯度大,参数调整较快:距离目标点近时,梯度小,参数调整较慢.如果我的目标点是调整到M点,从A点==>B点的调整…

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…

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 import tensorflow as tf def myprint(v): print(v) print(type(v)) try: print(v.shape) except: try: print(len(v)) except: pass if __name__ == '__main__': mnist = input_data.read_data_sets('./inp…

初学tensorflow,参考了以下几篇博客: soft模型 tensorflow构建全连接神经网络 tensorflow构建卷积神经网络 tensorflow构建卷积神经网络 tensorflow构建CNN[待学习] 全连接+各种优化[待学习] BN层[待学习] 先解释以下MNIST数据集,训练数据集有55,000 条,即X为55,000 * 784的矩阵,那么Y为55,000 * 10的矩阵,每个图片是28像素*28像素,带有标签,Y为该图片的真实数字,即标签,每个图片10个数字,1所在位置…

本系列文章由 @yhl_leo 出品,转载请注明出处. 文章链接: http://blog.csdn.net/yhl_leo/article/details/50614444 测试代码已上传至GitHub:yhlleo/mnist 将MNIST数据集,下载后拷贝到文件夹Mnist_data中,如果已经配置好tensorflow环境,主要的四个测试代码文件,都可以直接编译运行: mnist_softmax.py: MNIST机器学习入门 mnist_deep.py: 深入MNIST fully_c…

本系列文章由 @yhl_leo 出品,转载请注明出处. 文章链接: http://blog.csdn.net/yhl_leo/article/details/50614444 測试代码已上传至GitHub:yhlleo/mnist 将MNIST数据集,下载后复制到目录Mnist_data中,假设已经配置好tensorflow环境,基本的四个測试代码文件,都能够直接编译执行: mnist_softmax.py: MNIST机器学习入门 mnist_deep.py: 深入MNIST fully_co…

1.RNN(Recurrent Neural Network)循环神经网络模型 详见RNN循环神经网络:https://www.cnblogs.com/pinard/p/6509630.html 2.LSTM(Long Short Term Memory)长短期记忆神经网络模型 详见LSTM长短期记忆神经网络:http://www.cnblogs.com/pinard/p/6519110.html   3.LSTM长短期记忆神经网络处理Mnist数据集 import tensorflow as…

CNN卷积神经网络处理Mnist数据集 CNN模型结构: 输入层:Mnist数据集(28*28) 第一层卷积:感受视野5*5,步长为1,卷积核:32个 第一层池化:池化视野2*2,步长为2 第二层卷积:感受视野5*5,步长为1,卷积核:64个 第二层池化:池化视野2*2,步长为2 全连接层:设置1024个神经元 输出层:0~9十个数字类别   代码实现: import tensorflow as tf #Tensorflow提供了一个类来处理MNIST数据 from tensorflow.exa…

''' Created on 2017年4月22日 @author: weizhen ''' import os import tensorflow as tf import numpy as np from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data # 加载mnist_inference.py中定义的常量和前向传播的函数 import LeNet5_infernece # 配置神经网络的参数 BATCH_SIZE = 100 L…

import tensorflow as tf tf.reset_default_graph() # 配置神经网络的参数 INPUT_NODE = 784 OUTPUT_NODE = 10 IMAGE_SIZE = 28 NUM_CHANNELS = 1 NUM_LABELS = 10 # 第一层卷积层的尺寸和深度 CONV1_DEEP = 32 CONV1_SIZE = 5 # 第二层卷积层的尺寸和深度 CONV2_DEEP = 64 CONV2_SIZE = 5 # 全连接层的节点个数 FC…