用tensorflow2.0 版回顾了一下mnist的学习 代码如下，感觉这个版本下的mnist学习更简洁，更方便 关于tensorflow的基础知识，这里就不更新了，用到什么就到网上搜索相关的知识 观察结果： 可由注释理解代码的含义！下一次更新mnist数据集训练的进阶！ ...

这次的mnist学习加入了测试集，看看学习的准确率，代码如下 误差何准确率如下 发现和书中类似，但要注意的如下： （1）数据预处理时，打散值选择和数据空间一样大； （2）数据处理选择0-1之间，而不用（-1 ：1），是因为后者学习效率不理想！ （3）代码还可以进行 ...

1.mnist_train.py 2.mnist_inference.py 3.mnist_test.py 4.predict.py ...

【简述】 　　我们在学习编程语言时，往往第一个程序就是打印“Hello World”，那么对于人工智能学习系统平台来说，他的“Hello World”小程序就是MNIST手写数字训练了。MNIST是一个手写数字的数据集，官网是Yann LeCun's website。数据集总共包含了60000行 ...

http://c.biancheng.net/view/2004.html 本节以分布式方式训练完整的 MNIST 分类器。 该案例受到下面博客文章的启发：http://ischlag.github.io/2016/06/12/async-distributed-tensorflow/，运行 ...

　　在我的上一篇随笔中，采用了单层神经网络来对MNIST进行训练，在测试集中只有约90%的正确率。这次换一种神经网络（多层神经网络）来进行训练和测试。 1、获取MNIST数据 　　MNIST数据集只要一行代码就可以获取的到，非常方便。关于MNIST的基本信息可以参考我的上一篇随笔 ...

　　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 ...

主要是四个文件 mnist_train.py mnist_eval.py mnist_inference.py mobilenet_v1.py 从此处下载 https://github.com/tensorflow ...