本次使用的是2.0测试版,正式版估计会很快就上线了 tf2好像更新了蛮多东西 虽然教程不多 还是找了个试试 的确简单不少,但是还是比较喜欢现在这种写法 老样子先导入库 import tensorflow as tf import tensorflow_datasets as tfds import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import math import tqdm import tqdm.auto tqdm.tqdm = tqd

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,

基准数据集 深度学习中经常会使用一些基准数据集进行一些测试.其中 MNIST, Cifar 10, cifar100, Fashion-MNIST 数据集常常被人们拿来当作练手的数据集.为了方便,诸如 Keras.MXNet.Tensorflow 都封装了自己的基础数据集,如 MNIST.cifar 等.如果我们要在不同平台使用这些数据集,还需要了解那些框架是如何组织这些数据集的,需要花费一些不必要的时间学习它们的 API.为此,我们为何不创建属于自己的数据集呢?下面我仅仅使用了 Numpy 来

Fashion MNIST https://www.kaggle.com/zalando-research/fashionmnist Fashion-MNIST is a dataset of Zalando's article images—consisting of a training set of 60,000 examples and a test set of 10,000 examples. Each example is a 28x28 grayscale image, asso

今天通过论坛偶然知道,在mnist之后,还出现了一个旨在代替经典mnist数据集的Fashion MNIST,同mnist一样,它也是被用作深度学习程序的“hello world”,而且也是由70k张28*28的图片组成的,它们也被分为10类,有60k被用作训练,10k被用作测试.唯一的区别就是,fashion mnist的十种类别由手写数字换成了服装.这十种类别如下: 'T-shirt/top', 'Trouser', 'Pullover', 'Dress', 'Coat','Sandal',

代码: """ 使用tf读取图片 """ import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt image_raw = tf.gfile.FastGFile(r'C:\Users\Administrator\Desktop\meatwice\meatwice\01newCognition\reinforcement_learning\new_test_tensorflow\picture_

前言 后面工作中有个较重要的 task 是将 YOLOV3 目标检测和 LanNet 车道线检测和到一个网络中训练,特别的是,这两部分数据来自于不同的数据源.这和我之前在 caffe 环境下训练检测整个车身的同时还要训练车头车尾类似,只不过环境变更到了 tensorflow,尴尬的是,这个月才真正接触 TF.因此,先拿 MNIST 和Fashion_MNIST 这两个数据集来练练手了. 数据预处理 MNIST 和 Fashion_MNIST 这两个数据集下载下来是压缩文件格式的,为了方便后面使用

softmax #!/usr/bin/env python # coding: utf-8 # In[1]: get_ipython().run_line_magic('matplotlib', 'inline') import gluonbook as gb from mxnet import autograd,nd # In[2]: batch_size = 256 train_iter,test_iter = gb.load_data_fashion_mnist(batch_size) #

TF.Learn 手写文字识别   转载请注明作者:梦里风林Google Machine Learning Recipes 7官方中文博客 - 视频地址Github工程地址 https://github.com/ahangchen/GoogleML欢迎Star,也欢迎到Issue区讨论 mnist问题 计算机视觉领域的Hello world 给定55000个图片,处理成28*28的二维矩阵,矩阵中每个值表示一个像素点的灰度,作为feature 给定每张图片对应的字符,作为label,总共有10个

转载请注明作者:梦里风林 Google Machine Learning Recipes 7 官方中文博客 - 视频地址 Github工程地址 https://github.com/ahangchen/GoogleML 欢迎Star,也欢迎到Issue区讨论 mnist问题 计算机视觉领域的Hello world 给定55000个图片,处理成28*28的二维矩阵,矩阵中每个值表示一个像素点的灰度,作为feature 给定每张图片对应的字符,作为label,总共有10个label,是一个多分类问题

MNIST 卷积神经网络.https://github.com/nlintz/TensorFlow-Tutorials/blob/master/05_convolutional_net.py .TensorFlow搭建卷积神经网络(CNN)模型,训练MNIST数据集. 构建模型. 定义输入数据,预处理数据.读取数据MNIST,得到训练集图片.标记矩阵,测试集图片标记矩阵.trX.trY.teX.teY 数据矩阵表现.trX.teX形状变为[-1,28,28,1],-1 不考虑输入图片数量,28x

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

深度学习既然是基于数据的方法,先不管多抽象,那总归是有读取数据的方法的吧,这里的数据应该是一个统称,包含我们讲的数据集和变量tensor. tf读取数据一共有3种方法: 供给数据(Feeding): 创建占位符,让Python代码来供给数据. 从文件读取数据(Reading): tf可以从文件中读取数据,比如前面的Mnist和cifar10都是从文件中读取的数据集. 预加载数据(Preloading): 在TensorFlow图中定义常量或变量来保存所有数据(仅适用于数据量比较小的情况). 供给

首先简要介绍了下TFRecord格式以及内部实现protobuf协议,然后基于TFRecord格式,对MNIST数据集转换成TFRecord格式,写入本地磁盘文件,再从磁盘文件读取,通过pyplot模块现实在界面上,效果图如下: TFRecord和Protobuf协议简介 TFRecord是谷歌专门为Tensorflow打造的一种存储格式,基于protobuf协议实现,也是谷歌推荐的,一个主要原因是做到训练和验证数据格式的统一,有助于不同开发者快速迁移模型.Google Protocol Buf

一些最常用的数据集如 MNIST.Fashion MNIST.cifar10/100 在 tf.keras.datasets 中就能找到,但对于其它也常用的数据集如 SVHN.Caltech101,tf.keras.datasets 中没有,此时我们可以在 TensorFlow Datasets 中找找看. tensorflow_datasets 里面包含的数据集列表:https://www.tensorflow.org/datasets/catalog/overview#all_dataset

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

通过GAN生成式对抗网络,产生mnist数据 引入包,数据约定等 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import input_data #读取数据的一个工具文件,不影响理解 import tensorflow as tf # 获取数据 mnist = input_data.read_data_sets('data/', one_hot=True) trainimg = mnist.train.images X = mnist.t

手写数字库很容易建立,但是总会很浪费时间.Google实验室的Corinna Cortes和纽约大学柯朗研究所的Yann LeCun建有一个手写数字数据库,训练库有60,000张手写数字图像,测试库有10,000张. 请访问原站 http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ 该数据库在一个文件中包含了所有图像,使用起来有所不便.如果我把每个图像分别保存,成了图像各自独立的数据库. 并在Google Code中托管. 如果你有需要,欢迎在此下载: http://yann.le

要说2017年什么技术最火爆,无疑是google领衔的深度学习开源框架Tensorflow.本文简述一下深度学习的入门例子MNIST. 深度学习简单介绍 首先要简单区别几个概念:人工智能,机器学习,深度学习,神经网络.这几个词应该是出现的最为频繁的,但是他们有什么区别呢? 人工智能:人类通过直觉可以解决的问题,如:自然语言理解,图像识别,语音识别等,计算机很难解决,而人工智能就是要解决这类问题. 机器学习:如果一个任务可以在任务T上,随着经验E的增加,效果P也随之增加,那么就认为这个程序可以从经

TensorFlow MNIST(手写识别 softmax)实例运行 首先要有编译环境,并且已经正确的编译安装,关于环境配置参考:http://www.cnblogs.com/dyufei/p/8027517.html 一.MNIST 运行 1)首先下载训练数据 在 http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ 将四个包都下载下来,在下面代码的运行目录下创建MNIST_data目录,将四个包放进去 train-images-idx3-ubyte.gz: training s