一个门外汉写的MXNET跑MNIST的例子,三层全连接层最后验证率是97%左右,毕竟是第一个例子,主要就是用来理解MXNet怎么使用. #导入需要的模块 import numpy as np #numpy只保存数值,用于数值运算,解决Python标准库中的list只能保存对象的指针的问题 import os #本例子中没有使用到 import gzip #使用zlib来压缩和解压缩数据文件,读写gzip文件 import struct #通过引入struct模块来处理图片中的二进制数据 impo…

import numpy as npimport gzip import struct import keras as ks import logging from keras.layers import Dense, Activation, Flatten, Convolution2D from keras.utils import np_utils def read_data(label_url,image_url): with gzip.open(label_url) as flbl: m…

反正基本上是给自己看的,直接贴写过注释后的代码,可能有的地方理解不对,你多担待,看到了也提出来(基本上对未来的自己说的),三层跑到了97%,毕竟是第一个例子,主要就是用来理解MXNet怎么使用. #导入需要的模块 import numpy as np #numpy只保存数值,用于数值运算,解决Python标准库中的list只能保存对象的指针的问题 import os #本例子中没有使用到 import gzip #使用zlib来压缩和解压缩数据文件,读写gzip文件 import struct…

想要知道ElasticSearch是如何使用的,最快的方式就是通过一个简单的例子,第一个例子将会包括基本概念如索引.搜索.和聚合等,需求是关于公司管理员工的一些业务. 员工文档索引 业务首先需要存储员工数据.这将采取一个员工文档的形式:单个文档表示单个员工.在Elasticsearch中存储数据的行为称为索引,但是在索引文档之前,我们需要决定在哪里存储它. 在Elasticsearch中,文档属于某个类型,这些类型位于索引中.可以绘制一些(粗略)与传统关系数据库的对比: Relational D…

最近在摸mxnet和tensorflow.两个我都搭起来了.tensorflow跑了不少代码,总的来说用得比较顺畅,文档很丰富,api熟悉熟悉写代码没什么问题. 今天把两个平台做了一下对比.同是跑mnist,tensorflow 要比mxnet 慢一二十倍.mxnet只需要半分钟,tensorflow跑了13分钟. 在mxnet中如何开跑? cd /mxnet/example/image-classification python train_mnist.py我用的是最新的mxnet版本.运行脚…

code { margin: 0; padding: 0; white-space: pre; border: none; background: transparent; } code, pre tt { background-color: transparent; border: none; } --> emberjs学习一(环境和第一个例子) 博客:http://www.cnblogs.com/xiangbing/p/emberjs-test.html 案例:http://www.love…

想要知道ElasticSearch是如何使用的,最快的方式就是通过一个简单的例子,第一个例子将会包括基本概念如索引.搜索.和聚合等,需求是关于公司管理员工的一些业务. 员工文档索引 业务首先需要存储员工数据.这将采取一个员工文档的形式:单个文档表示单个员工.在Elasticsearch中存储数据的行为称为索引,但是在索引文档之前,我们需要决定在哪里存储它. 在Elasticsearch中,文档属于某个类型,这些类型位于索引中.可以绘制一些(粗略)与传统关系数据库的对比: Relational D…

Opengl红皮书有选择的看了一些,最后的讲着色语言GLSL的部分看的甚为不理解,然后找到Opengl橙皮书,然后就容易理解多了. 在前面,我们或多或少接触到Opengl的处理过程,只说前面一些处理,简单来说:顶点操作-组装图形-栅栏化-片断处理-帧缓冲.其中顶点操作相当于我们在程序里设定顶点,法向量等,组装图形就是opengl以我们设定的格式连接顶点,如组装成三角形,四边形等.栅栏化就是把上部操作的图元分解成更小的单元,如一个三角形里有100个像素,在这个过程会转换成100个片断,这个片断包含…

tensorflow学习笔记——使用TensorFlow操作MNIST数据(1) 一:神经网络知识点整理 1.1,多层:使用多层权重,例如多层全连接方式 以下定义了三个隐藏层的全连接方式的神经网络样例代码: import tensorflow as tf l1 = tf.matmul(x, w1) l2 = tf.matmul(l1, w2) y = tf.matmul(l2,w3) 1.2,激活层:引入激活函数,让每一层去线性化 激活函数有多种,例如常用的 tf.nn.relu  tf.nn.…

续集请点击我:tensorflow学习笔记——使用TensorFlow操作MNIST数据(2) 本节开始学习使用tensorflow教程,当然从最简单的MNIST开始.这怎么说呢,就好比编程入门有Hello World,机器学习入门有MNIST.在此节,我将训练一个机器学习模型用于预测图片里面的数字. 开始先普及一下基础知识,我们所说的图片是通过像素来定义的,即每个像素点的颜色不同,其对应的颜色值不同,例如黑白图片的颜色值为0到255,手写体字符,白色的地方为0,黑色为1,如下图. MNIST…