训练一个神经网络的目的是啥?不就是有朝一日让它有用武之地吗?可是,在别处使用训练好的网络,得先把网络的参数(就是那些variables)保存下来,怎么保存呢?其实,tensorflow已经给我们提供了很方便的API,来帮助我们实现训练参数的存储与读取,如果想了解详情,请看晦涩难懂 ...
首先是模型参数和网络结构的保存 coding:utf import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input data mnist input data.read data sets MNIST data ,one hot True 每个批次的大小 batch size n batch mnist. ...
2017-10-11 17:55 0 1248 推荐指数:
训练一个神经网络的目的是啥?不就是有朝一日让它有用武之地吗?可是,在别处使用训练好的网络,得先把网络的参数(就是那些variables)保存下来,怎么保存呢?其实,tensorflow已经给我们提供了很方便的API,来帮助我们实现训练参数的存储与读取,如果想了解详情,请看晦涩难懂 ...
关于LeNet5 LeNet-5是一个简单的卷积神经网络,是用于手写字体的识别的一个经典CNN 前向传播过程如下: INPUT层这是神经网络的输入,输入图像的尺寸统一为32×32。 C1层输入图片:32×32 卷积核大小:5×5 卷积核种类:6 输出feature map大小 ...
前言 今天记录一下深度学习的另外一个入门项目——《mnist数据集手写数字识别》,这是一个入门必备的学习案例,主要使用了tensorflow下的keras网络结构的Sequential模型,常用层的Dense全连接层、Activation激活层和Reshape层。还有其他方法训练手写数字识别模型 ...
在学习深度网络框架的过程中,我们发现一个问题,就是如何输出各层网络参数,用于更好地理解,调试和优化网络?针对这个问题,TensorFlow开发了一个特别有用的可视化工具包:TensorBoard,既可以显示网络结构,又可以显示训练和测试过程中各层参数的变化情况。本博文分为四个部分,第一部分介绍相关 ...
模式识别领域应用机器学习的场景非常多,手写识别就是其中一种,最简单的数字识别是一个多类分类问题,我们借这个多类分类问题来介绍一下google最新开源的tensorflow框架,后面深度学习的内容都会基于tensorflow来介绍和演示 请 ...
tensorflow入门学习及MNIST手写数字识别学习 1. tensorflow安装 2. 安装tensorflow结果查看 3. MNIST数据集可视化 4. MNIST数据集格式转换 5. 构建LeNet模型 6. 使用模型来识别手写的数字 ...
下载数据集 mnist数据集是一个公共的手写数字数据集,一共有7W张28*28像素点的0-9手写数字图片和标签,其中有6W张是训练集,1W张是测试集。 其中,x_train为训练集特征,y_train为训练集标签,x_test为测试集特征,y_test为测试集标签。 数据 ...
导入依赖 下载数据集 mnist数据集是一个公共的手写数字数据集,一共有7W张28*28像素点的0-9手写数字图片和标签,其中有6W张是训练集,1W张是测试集。 其中,x_train为训练集特征,y_train为训练集标签,x_test为测试集特征 ...