上一节，我们已经学会了基于PyTorch深度学习框架高效，快捷的搭建一个神经网络，并对模型进行训练和对参数进行优化的方法，接下来让我们牛刀小试，基于PyTorch框架使用神经网络来解决一个关于手写数字识别的计算机视觉问题，评价我们搭建的模型的标准是它是否能准确的对手写数字图片进行识别 ...

　　写博客的目的是发现虽然网上有许多深度学习资源可供使用，但是要独立的完成一个程序，如何恢复调用模型并不是想象的那么容易，踩过许多坑。幸运的是最终完成了设计和论文。贴出来与大家共享一下。 　　　　用到的基础工具：Anaconda，pytq5库，image库，TensorFlow（GPU版 ...

手写数字图片识别实战 通过sklearn的KNN邻近相似度，从而实战识别图片上的数字 1.数据导入与处理 先随便展示一张图片 读取图片并保存在列表中 将列表形式的样本转换成数组形式： 将三维feature变成二维 28 ...

最近百度为了推广自家编写对深度学习框架PaddlePaddle不断推出各种比赛。百度声称PaddlePaddle是一个“易学、易用”的开源深度学习框架，然而网上的资料少之又少。虽然百度很用心地提供了许多文档，而且还是中英双语具备，但是最关键的是报错了很难在网上找到相应的解决办法。为了明年备战 ...

该案例主要目的是为了熟悉Keras基本用法，以及了解DNN基本流程。 示例代码： 训练结果为： 继续在测试集上评估模型。 运行结果为： 为了了解模型预测错误原因，可查看预测 ...

手写数字。难度不是很大，主要是对keras框架中语句的调用，以及参数的改写（keras已经把深度学习中 ...

摘要：想了解深度学习却又无从下手，不如从手写数字识别模型训练开始吧！ 深度学习作为机器学习分支之一，应用日益广泛。语音识别、自动机器翻译、即时视觉翻译、刷脸支付、人脸考勤……不知不觉，深度学习已经渗入到我们生活中的每个角落，给生活带来极大便利。即便如此，依然有很多人觉得深度学习高深莫测、遥 ...

@ 目录 ✌ 卷积神经网络手写数字图像识别 1、✌ 导入相关库 2、✌ 导入手写数据集 3、✌ 定义数据包装器 4、✌ 查看数据维度 5、✌ 定义卷积网络层 6、✌ 定义模型与损失函数、优化器 7、✌ 训练 ...