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

折腾了一天半终于装好了win10下的TensorFlow-GPU版,在这里做个记录. 准备安装包: visual studio 2015: Anaconda3-4.2.0-Windows-x86_64: pycharm-community: CUDA:cuda_8.0.61_win10:下载时选择 exe(local) CUDA补丁:cuda_8.0.61.2_windows: cuDNN:cudnn-8.0-windows10-x64-v6.0;如果你安装的TensorFlow版本和我一样1.

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

tensorflow笔记(四)之MNIST手写识别系列一 版权声明:本文为博主原创文章,转载请指明转载地址 http://www.cnblogs.com/fydeblog/p/7436310.html 前言 这篇博客将利用神经网络去训练MNIST数据集,通过学习到的模型去分类手写数字. 我会将本篇博客的jupyter notebook放在最后,方便你下载在线调试!推荐结合官方的tensorflow教程来看这个notebook! 1. MNIST数据集的导入 这里介绍一下MNIST,MNIST是在

tensorflow笔记(五)之MNIST手写识别系列二 版权声明:本文为博主原创文章,转载请指明转载地址 http://www.cnblogs.com/fydeblog/p/7455233.html 前言 这篇博客将用tensorflow实现CNN卷积神经网络去训练MNIST数据集,并测试一下MNIST的测试集,算出精确度. 由于这一篇博客需要要有一定的基础,基础部分请看前面的tensorflow笔记,起码MNIST手写识别系列一和CNN初探要看一下,对于已经讲过的东西,不会再仔细复述,可能会

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

import tensorflow as tf import tensorflow.examples.tutorials.mnist.input_data as input_data import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt mnist = input_data.read_data_sets("data/",one_hot = True) #导入Tensorflwo和mnist数据集 #构建输入层 x = tf.placeho

Haskell手撸Softmax回归实现MNIST手写识别 前言 初学Haskell,看的书是Learn You a Haskell for Great Good, 才刚看到Making Our Own Types and Typeclasses这一章. 为了加深对Haskell的理解,便动手写了个Softmax回归.纯粹造轮子,只用了base. 显示图片虽然用了OpenGL,但是本文不会提到关于OpenGL的内容.虽说是造轮子, 但是这轮子造得还是使我受益匪浅.Softmax回归方面的内容参考

这个例子,是学习tensorflow的人员通常会用到的,也是基本的学习曲线中的一环.我也是! 这个例子很简单,这里,就是简单的说下,不同的tensorflow版本,相关的接口函数,可能会有不一样哟.在TensorFlow的中文介绍文档中的内容,有些可能与你使用的tensorflow的版本不一致了,我这里用到的tensorflow的版本就有这个问题. 另外,还给大家说下,例子中的MNIST所用到的资源图片,在原始的官网上,估计很多人都下载不到了.我也提供一下下载地址. 我的tensorflow的版

前言 本文假设大家对CNN.softmax原理已经比较熟悉,着重点在于使用Tensorflow对CNN的简单实践上.所以不会对算法进行详细介绍,主要针对代码中所使用的一些函数定义与用法进行解释,并给出最终运行代码.如果对Tensorflow的一些基本操作不熟悉的话,推荐先看下极客学院的这篇文章再回来看本文. 数据集 数据集是MNIST,一个入门级的计算机视觉数据集,它包含各种手写数字图片: 每张图片包含28X28个像素点,标签即为图片中的数字. 问题 使用MNIST数据集进行训练,识别图片中的手

标题党其实也不多,一个输入层,三个隐藏层,一个输出层 老样子先上代码 导入mnist的路径很长,现在还记不住 import tensorflow as tf import tensorflow.examples.tutorials.mnist.input_data as input_data import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from time import time mnist = input_data.read_data_s

Demo侠可能是我等小白进阶的必经之路了,如今在AI领域,我也是个研究Demo的小白.用了两三天装好环境,跑通Demo,自学Python语法,进而研究这个Demo.当然过程中查了很多资料,充分发挥了小白的主观能动性,总算有一些收获需要总结下. 不多说,算法在代码中,一切也都在代码中. import os os.environ[' #获得数据集 from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data

一.步骤: 导入包和读取数据 数据预处理 编码层和解码层的建立 + 构建模型 编译模型 训练模型 测试模型[只用编码层来画图] 二.代码: 1.导入包和读取数据 #导入相关的包 import numpy as np np.random.seed(1337) # for reproducibility from keras.datasets import mnist from keras.models import Model #采用通用模型 from keras.layers import De

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

深度学习界的Hello Word程序:MNIST手写数字体识别 learn from(仍然是李宏毅老师<机器学习>课程):http://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/courses_ML17_2.html import numpy as np from keras.models import Sequential from keras.layers.core import Dense, Dropout, Activation from keras.layers im

记得上次练习了神经网络分类,不过当时应该有些地方写的还是不对. 这次用神经网络识别mnist手写数据集,主要参考了深度学习工具包的一些代码. mnist数据集训练数据一共有28*28*60000个像素,标签有60000个. 测试数据一共有28*28*10000个,标签10000个. 这里神经网络输入层是784个像素,用了100个隐含层,最终10个输出结果. arc代表的是神经网络结构,可以增加隐含层,不过我试了没太大效果,毕竟梯度消失. 因为是最普通的神经网络,最终识别错误率大概在5%左右. 迭

深度学习之 mnist 手写数字识别 开始学习深度学习,先来一个手写数字的程序 import numpy as np import os import codecs import torch from PIL import Image lr = 0.01 momentum = 0.5 epochs = 10 def get_int(b): return int(codecs.encode(b, 'hex'), 16) def read_label_file(path): with open(pa

http://www.jianshu.com/p/4195577585e6 基于tensorflow的MNIST手写字识别(一)--白话卷积神经网络模型 基于tensorflow的MNIST手写数字识别(二)--入门篇 基于tensorflow的MNIST手写数字识别(三)--神经网络篇 一.本文的意义 因为谷歌官方其实已经写了MNIST入门和深入两篇教程了,那我写这些文章又是为什么呢,只是抄袭?那倒并不是,更准确的说应该是笔记吧,然后用更通俗的语言来解释,并且补充更多,官方文章中没有详细展开的

持久化的基于L2正则化和平均滑动模型的MNIST手写数字识别模型 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 参考文献Tensorflow实战Google深度学习框架 实验平台: Tensorflow1.4.0 python3.5.0 MNIST数据集将四个文件下载后放到当前目录下的MNIST_data文件夹下 定义模型框架与前向传播 import tensorflow as tf # 定义神经网络结构相关参数 INPUT_NODE = 784 OUTPUT_NODE = 10 LA

之前我们讲了神经网络的起源.单层神经网络.多层神经网络的搭建过程.搭建时要注意到的具体问题.以及解决这些问题的具体方法.本文将通过一个经典的案例:MNIST手写数字识别,以代码的形式来为大家梳理一遍神经网络的整个过程. 一 .MNIST手写数字数据集介绍 MNIST手写数字数据集来源于是美国国家标准与技术研究所,是著名的公开数据集之一,通常这个数据集都会被作为深度学习的入门案例.数据集中的数字图片是由250个不同职业的人纯手写绘制,数据集获取的网址为:http://yann.lecun.com/