折腾了几天,爬了大大小小若干的坑,特记录如下。代码在最后面。 环境: 方法: 调试代码: 坑1:ModuleNotFoundError: ...
功能: 将文件夹下的 像素黑白图片,根据重心位置绘制到 图片上,然后保存。经过预处理的图片有利于数字的准确识别。参见MNIST对图片的要求。 此处可下载已处理好的图片: https: files.cnblogs.com files hatemath pixel numbers.zip https: files.cnblogs.com files hatemath pixel numbers.zi ...
2018-03-06 13:19 0 1503 推荐指数:
折腾了几天,爬了大大小小若干的坑,特记录如下。代码在最后面。 环境: 方法: 调试代码: 坑1:ModuleNotFoundError: ...
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 ...
一、构建模型 二、预测结果 可以看到,5个epoch后准确率已经非常高,通过非卷积网络训练模型的准确率低于卷积网络,读者可以自行试验 参考: https://tensorflow.google.cn/tutorials ...
首先,关于神经网络,其实是一个结合很多知识点的一个算法,关于cnn(卷积神经网络)大家需要了解: 下面给出我之前总结的这两个知识点(基于吴恩达的机器学习) 代价函数: 代价函数 代价函数(Cost ...
上代码: 打开cmd,进入当前文件夹,执行tensorboard --logdir='C:\Users\FELIX\Desktop\tensor学习\logs' 就可以进入tenso ...
一、介绍 实验内容 内容包括用 PyTorch 来实现一个卷积神经网络,从而实现手写数字识别任务。 除此之外,还对卷积神经网络的卷积核、特征图等进行了分析,引出了过滤器的概念,并简单示了卷积神经网络的工作原理。 知识点 使用 PyTorch 数据集三件套的方法 卷积神经网络 ...
这篇文章中,我们将使用CNN构建一个Tensorflow.js模型来分辨手写的数字。首先,我们通过使之“查看”数以千计的数字图片以及他们对应的标识来训练分辨器。然后我们再通过此模型从未“见到”过的测试数据评估这个分辨器的精确度。 一、运行代码 这篇文章的全部代码可以在仓库 ...