利用TensorFlow识别手写的数字---基于Softmax回归

1 MNIST数据集 MNIST数据集主要由一些手写数字的图片和相应的标签组成,图片一共有10类,分别对应从0-9,共10个阿拉伯数字.原始的MNIST数据库一共包含下面4个文件,见下表. 训练图像一共有60000张,供研究人员训练出合适的模型.测试图像一共有10000张,供研究人员测试训练的模型的性能. 2 Softmax 回归 Softmax回归是一个线性的多类分类模型,实际上它是直接从Logistic回归模型转化而来的.区别在于Logistic 回归模型为两类分类模型,而Softmax 模…

利用TensorFlow识别手写的数字---基于两层卷积网络

1 为什么使用卷积神经网络 Softmax回归是一个比较简单的模型,预测的准确率在91%左右,而使用卷积神经网络将预测的准确率提高到99%. 2 卷积网络的流程 3 代码展示 # -*- coding: utf-8 -*- import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data #读入数据 mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/&qu…

一文全解：利用谷歌深度学习框架Tensorflow识别手写数字图片（初学者篇）

笔记整理者:王小草笔记整理时间2017年2月24日原文地址 http://blog.csdn.net/sinat_33761963/article/details/56837466?fps=1&locationNum=5 Tensorflow官方英文文档地址:https://www.tensorflow.org/get_started/mnist/beginners 本文整理时官方文档最近更新时间:2017年2月15日 1.案例背景本文是跟着Tensorflow官方文档的第二篇教程–识别手…

【转】机器学习教程十四-利用tensorflow做手写数字识别

模式识别领域应用机器学习的场景非常多,手写识别就是其中一种,最简单的数字识别是一个多类分类问题,我们借这个多类分类问题来介绍一下google最新开源的tensorflow框架,后面深度学习的内容都会基于tensorflow来介绍和演示请尊重原创,转载请注明来源网站www.shareditor.com以及原始链接地址什么是tensorflow tensor意思是张量,flow是流. 张量原本是力学里的术语,表示弹性介质中各点应力状态.在数学中,张量表示的是一种广义的"数量",0阶张量…

07 训练Tensorflow识别手写数字

打开Python Shell,输入以下代码: import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data # 获取数据(如果存在就读取,不存在就下载完再读取) mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True) # 输入 x = tf.placeholder("float", [None,…

利用Tensorflow实现手写字符识别

TensorFlow下利用MNIST训练模型并识别自己手写的数字

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…

OpenCV+TensorFlow图片手写数字识别(附源码)

初次接触TensorFlow,而手写数字训练识别是其最基本的入门教程,网上关于训练的教程很多,但是模型的测试大多都是官方提供的一些素材,能不能自己随便写一串数字让机器识别出来呢?纸上得来终觉浅,带着这个疑问昨晚研究了下,利用这篇文章来记录下自己的一些心得! 以下这个图片是我随机写的一串数字,我的目标是利用训练好的模型来识别出图片里面的手写数字,开始实战! 2层卷积神经网络的训练: from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data…

3 TensorFlow入门之识别手写数字

------------------------------------ 写在开头:此文参照莫烦python教程(墙裂推荐!!!) ------------------------------------ 分类实验之识别手写数字这个实验的内容是:基于TensorFlow,实现手写数字的识别. 这里用到的数据集是大家熟知的mnist数据集. mnist有五万多张手写数字的图片,每个图片用28x28的像素矩阵表示.所以我们的输入层每个案列的特征个数就有28x28=784个:因为数字有0,1,2-9…

学习笔记TF024:TensorFlow实现Softmax Regression(回归)识别手写数字

TensorFlow实现Softmax Regression(回归)识别手写数字.MNIST(Mixed National Institute of Standards and Technology database),简单机器视觉数据集,28X28像素手写数字,只有灰度值信息,空白部分为0,笔迹根据颜色深浅取[0, 1], 784维,丢弃二维空间信息,目标分0~9共10类.数据加载,data.read_data_sets, 55000个样本,测试集10000样本,验证集5000样本.样本标注信…

TensorFlow实战之Softmax Regression识别手写数字

关于本文说明,本人原博客地址位于http://blog.csdn.net/qq_37608890,本文来自笔者于2018年02月21日 23:10:04所撰写内容(http://blog.csdn.net/qq_37608890/article/details/79343860). 本文根据最近学习TensorFlow书籍网络文章的情况,特将一些学习心得做了总结,详情如下.如有不当之处,请各位大拿多多指点,在此谢过. 一.相关概念 1.MNIST MNIST(Mixed…

TensorFlow 之手写数字识别MNIST

官方文档: MNIST For ML Beginners - https://www.tensorflow.org/get_started/mnist/beginners Deep MNIST for Experts - https://www.tensorflow.org/get_started/mnist/pros 版本: TensorFlow 1.2.0 + Flask 0.12 + Gunicorn 19.6 相关文章: TensorFlow 之入门体验 TensorFlow 之手写…

Tensorflow实战手写数字识别（Tensorboard可视化）

一.前言为了更好的理解Neural Network,本文使用Tensorflow实现一个最简单的神经网络,然后使用MNIST数据集进行测试.同时使用Tensorboard对训练过程进行可视化,算是打响学习Tensorflow的第一枪啦. 看本文之前,希望你已经具备机器学习和深度学习基础. 机器学习基础可以看我的系列博文: https://cuijiahua.com/blog/ml/ 深度学习基础可以看吴恩达老师的公开课: http://mooc.study.163.com/smartSpec/…

使用神经网络来识别手写数字【译】（三）- 用Python代码实现

实现我们分类数字的网络好,让我们使用随机梯度下降和 MNIST训练数据来写一个程序来学习怎样识别手写数字. 我们用Python (2.7) 来实现.只有 74 行代码!我们需要的第一个东西是 MNIST数据.如果有 github 账号,你可以将这些代码库克隆下来, git clone https://github.com/mnielsen/neural-networks-and-deep-learning.git 或者你可以到这里下载. 顺便说一下, 当我先前说到 MNIST 数据集时,我说…

从一到二：利用mnist训练集生成的caffemodel对mnist测试集与自己手写的数字进行测试

通过从零到一的教程,我们已经得到了通过mnist训练集生成的caffemodel,主要包含下面四个文件: 接下来就可以利用模型进行测试了.关于测试方法按照上篇教程还是选择bat文件,当然python.matlab更为方便,比如可以迅速把识别错误的图片显示出来. 一.均值文件mean.binaryproto 在进行分类之前首先需要产生所有图片的平均值图片,真正分类时的每个图片都会先减去这张平均值图片再进行分类.这样的处理方式能够提升分类的准确率. 产生均值文件的方法是利用解决方案中的compute…

识别手写数字增强版100% - pytorch从入门到入道(一)

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(…

利用mnist训练集生成的caffemodel对mnist测试集与自己手写的数字进行测试

从一到二:利用mnist训练集生成的caffemodel对mnist测试集与自己手写的数字进行测试通过从零到一的教程,我们已经得到了通过mnist训练集生成的caffemodel,主要包含下面四个文件: 接下来就可以利用模型进行测试了.关于测试方法按照上篇教程还是选择bat文件,当然python.matlab更为方便,比如可以迅速把识别错误的图片显示出来. 一.均值文件mean.binaryproto 在进行分类之前首先需要产生所有图片的平均值图片,真正分类时的每个图片都会先减去这张平均值图片…

Tensorflow搭建卷积神经网络识别手写英语字母

更新记录: 2018年2月5日初始文章版本近几天需要进行英语手写体识别,查阅了很多资料,但是大多数资料都是针对MNIST数据集的,并且主要识别手写数字.为了满足实际的英文手写识别需求,需要从训练集构造到神经网络搭建各个方面对现有代码进行修改. 神经网络的结构: 1.输入28*28=784维行向量 2.卷积层:卷积核大小5*5,共32个,激活函数ReLu 3.池化层:最大值池化,2*2窗口 4.卷积层:卷积核大小5*5,共64个,激活函数ReLu 5.池化层:最大值池化,2*2窗口 6.全连接…

图片训练：使用卷积神经网络（CNN）识别手写数字

这篇文章中,我们将使用CNN构建一个Tensorflow.js模型来分辨手写的数字.首先,我们通过使之“查看”数以千计的数字图片以及他们对应的标识来训练分辨器.然后我们再通过此模型从未“见到”过的测试数据评估这个分辨器的精确度. 一.运行代码这篇文章的全部代码可以在仓库TensorFlow.js examples中的tfjs-examples/mnist 下找到,你可以通过下面的方式clone下来然后运行这个demo: $ git clone https://github.com/tensor…

用BP人工神经网络识别手写数字

python手写神经网络实现识别手写数字

写在开头:这个实验和matlab手写神经网络实现识别手写数字一样. 实验说明一直想自己写一个神经网络来实现手写数字的识别,而不是套用别人的框架.恰巧前几天,有幸从同学那拿到5000张已经贴好标签的手写数字图片,于是我就尝试用matlab写一个网络. 实验数据:5000张手写数字图片(.jpg),图片命名为1.jpg,2.jpg-5000.jpg.还有一个放着标签的excel文件. 数据处理:前4000张作为训练样本,后1000张作为测试样本. 图片处理:用matlab的imread()函数读取…

python机器学习使用PCA降维识别手写数字

PCA降维识别手写数字关注公众号"轻松学编程"了解更多. PCA 用于数据降维,减少运算时间,避免过拟合. PCA(n_components=150,whiten=True) n_components参数设置需要保留特征的数量,如果是小数,则表示保留特征的比例; 设为大于零的整数,会自动的选取n个主成分- whiten: 默认为False,若为True表示做白化处理,白化处理主要是为了使处理后的数据方差都一致 PCA降维识别手写数字导包 import numpy as np imp…

KNN 算法-实战篇-如何识别手写数字

公号:码农充电站pro 主页:https://codeshellme.github.io 上篇文章介绍了KNN 算法的原理,今天来介绍如何使用KNN 算法识别手写数字? 1,手写数字数据集手写数字数据集是一个用于图像处理的数据集,这些数据描绘了 [0, 9] 的数字,我们可以用KNN 算法来识别这些数字. MNIST 是完整的手写数字数据集,其中包含了60000 个训练样本和10000 个测试样本. sklearn 中也有一个自带的手写数字数据集: 共包含 1797 个数据样本,每个样本描绘了…

stanford coursera 机器学习编程作业 exercise 3（使用神经网络识别手写的阿拉伯数字(0-9)）

本作业使用神经网络(neural networks)识别手写的阿拉伯数字(0-9) 关于使用逻辑回归实现多分类问题:识别手写的阿拉伯数字(0-9),请参考:http://www.cnblogs.com/hapjin/p/6085278.html 由于逻辑回归是线性分类(它的假设函数是一个线性函数,就是划一条直线,把数据分成了两类.可参考这篇文章中的:②使用逻辑回归来实现多分类问题(one-vs-all) 部分的图片) 对于一些复杂的类别,逻辑回归就解决不了了.比如下面这个图片中的分类.(无法通…

如何用卷积神经网络CNN识别手写数字集？

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…

利用SpringBoot+Logback手写一个简单的链路追踪

目录一.实现原理二.代码实战三.测试最近线上排查问题时候,发现请求太多导致日志错综复杂,没办法把用户在一次或多次请求的日志关联在一起,所以就利用SpringBoot+Logback手写了一个简单的链路追踪,下面详细介绍下. 一.实现原理 Spring Boot默认使用LogBack日志系统,并且已经引入了相关的jar包,所以我们无需任何配置便可以使用LogBack打印日志. MDC(Mapped Diagnostic Context,映射调试上下文)是log4j和logback提供的一种…

6 TensorFlow实现cnn识别手写数字

------------------------------------ 写在开头:此文参照莫烦python教程(墙裂推荐!!!) ------------------------------------ 这个实验的内容是:基于TensorFlow,实现手写数字的识别. 这里用到的数据集是大家熟知的mnist数据集. mnist有五万多张手写数字的图片,每个图片用28x28的像素矩阵表示.所以我们的输入层每个案列的特征个数就有28x28=784个:因为数字有0,1,2-9共十个,所以我们的输出层…