PyTorch手写数字识别(MNIST数据集) https://blog.csdn.net/weixin_44613063/article/details/90815082 MNIST 手写数字识别是一个比较简单的入门项目,相当于深度学习中的 Hello World,可以让我们快速了解 ...
首先引入需要的包 载入数据集,使数据中心化 减去平均值 先看一下前 张训练机和数据集都长什么样, 使用plt画出图像 求出平均脸, 简单计算,其实就是把每个像素求出平均值, 画出来看看, 就长这样 所有图片都减去平均脸 把所有像素摊平 都变成以为向量 执行PCA处理数据 这一步发现python报了一个异常, 可以看到python跑出一个错误 ComplexWarning: Casting comp ...
2016-11-08 16:51 0 4584 推荐指数:
PyTorch手写数字识别(MNIST数据集) https://blog.csdn.net/weixin_44613063/article/details/90815082 MNIST 手写数字识别是一个比较简单的入门项目,相当于深度学习中的 Hello World,可以让我们快速了解 ...
使用mnist数据集实现手写数字识别是入门必做吧。这里使用pyTorch框架进行简单神经网络的搭建。 首先导入需要的包。 接下来需要下载mnist数据集。我们创建train_data。使用torchvision.datasets.MNIST进行数据集的下载 ...
30行代码奉上!(MNIST手写数字的识别,识别率大约在91%,简单尝试的一个程序,小玩具而已) 其中x作为输入是一个1x768的向量,然后就是经过权重和偏食,就得到10个输出,然后用softmax()进行预测值的输出。 此外y_作为真值,要用到一个占位符 ...
手写数字识别 前段时间开始学习pytorch,学习了一点pytorch的小语法,在网上找到了pytorch入门写CNN的代码,自己尝试读懂加上注释。更多的了解一下pytorch,代码注释写的还算清楚,在阅读代码之前可以看一下我收获的知识都是在代码里遇到的不会的语句,我自己通过阅读别博客获取的知识 ...
一. Tensorflow环境的安装 这里我们只讲CPU版本,使用 Anaconda 进行安装 a.首先我们要安装 Anaconda 链接:https://pan.baidu.com/s/1AxdGi93oN9kXCLdyxOMnRA 密码:79ig 过程如下: 第一步:点击next ...
数据集 数据集下载🔗MNIST 首先读取数据集, 并打印相关信息 包括 图像的数量, 形状 像素的最大, 最小值 以及看一下第一张图片 转换为tf 数据集的格式, 并进行归一化 定义网络 在这里定义一个简单的全连接网络 训练 使用 SGD 优化器 ...
下载python源代码之后,使用: 下载下来的数据集分成: mnist.train.images 60000*784 mnist.train.labels 60000*10 mnist.test.images 60000*784 mnist ...
1.手写数字数据集 from sklearn.datasets import load_digits digits = load_digits() (1)导入数据包 (2)读取数据 2.图片数据预处理 x:归一化 ...