上周在搜索关于深度学习分布式运行方式的资料时,无意间搜到了paddlepaddle,发现这个框架的分布式训练方案做的还挺不错的,想跟大家分享一下。不过呢,这块内容太复杂了,所以就简单的介绍一下paddlepaddle的第一个“hello word”程序----mnist手写数字识别 ...
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。 其具体的过程是:先使用已经提供的训练数据对搭建好的神经网络模型进行训练并完成参数优化,然后使用优化好的模型对测 ...
2018-11-01 11:26 9 16790 推荐指数:
上周在搜索关于深度学习分布式运行方式的资料时,无意间搜到了paddlepaddle,发现这个框架的分布式训练方案做的还挺不错的,想跟大家分享一下。不过呢,这块内容太复杂了,所以就简单的介绍一下paddlepaddle的第一个“hello word”程序----mnist手写数字识别 ...
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 ...
记得第一次接触手写数字识别数据集还在学习TensorFlow,各种sess.run(),头都绕晕了。自从接触pytorch以来,一直想写点什么。曾经在2017年5月,Andrej Karpathy发表的一篇Twitter,调侃道:l've been using PyTorch a few ...
此模型中,输入是28*28*1的图片,经过两个卷积层(卷积+池化)层之后,尺寸变为7*7*64,将最后一个卷积层展成一个以为向量,然后接两个全连接层,第一个全连接层加一个dropout,最后一个全 ...
公号:码农充电站pro 主页:https://codeshellme.github.io 上篇文章介绍了KNN 算法的原理,今天来介绍如何使用KNN 算法识别手写数字? 1,手写数字数据集 手写数字数据集是一个用于图像处理的数据集,这些数据描绘了 [0, 9] 的数字,我们可以用 ...
看了几天的BP神经网络,总算是对它有一点点的理解了。今天就用python搭建了一个模型来实现手写数字的识别。 一、BP神经网络简介 BP(back propagation)神经网络是一种按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络,是应用最广泛的一种神经网络。BP神经网络算法的基本思想是学习过程 ...
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 ...
本文目的:展示如何利用PyTorch进行手写数字识别。 1 导入相关库,定义一些参数 2 准备数据 使用Pytorch自带数据集。 3 准备模型 4 训练 注意,torch.max()有两种用法: 直接传入一个tensor,则返回全局最大值 ...