在上一篇《TensorFlow入门之MNIST样例代码分析》中,我们讲解了如果来用一个三层全连接网络实现手写数字识别。但是在实际运用中我们需要更有效率,更加灵活的代码。在TensorFlow实战这本书中给出了更好的实现,他将程序分为三个模块,分别是前向传播过程模块,训练模块和验证检测模块。并且在 ...
在上一篇 TensorFlow入门之MNIST样例代码分析 中,我们讲解了如果来用一个三层全连接网络实现手写数字识别。但是在实际运用中我们需要更有效率,更加灵活的代码。在TensorFlow实战这本书中给出了更好的实现,他将程序分为三个模块,分别是前向传播过程模块,训练模块和验证检测模块。并且在这个版本中添加了模型持久化功能,我们可以将模型保存下来,方便之后的模型检验,并且我们可以一边训练新的模型 ...
2019-02-13 16:03 0 685 推荐指数:
在上一篇《TensorFlow入门之MNIST样例代码分析》中,我们讲解了如果来用一个三层全连接网络实现手写数字识别。但是在实际运用中我们需要更有效率,更加灵活的代码。在TensorFlow实战这本书中给出了更好的实现,他将程序分为三个模块,分别是前向传播过程模块,训练模块和验证检测模块。并且在 ...
数据集 由Yann Le Cun建立,训练集55000,验证集5000,测试集10000,图片大小均为28*28 下载 train-images-idx3- ...
Tensorflow之MNIST的最佳实践思路总结 在上两篇文章中已经总结出了深层神经网络常用方法和Tensorflow的最佳实践所需要的知识点,如果对这些基础不熟悉,可以返回去看一下。在《Tensorflow:实战Google深度学习框架》这本书在第五章中给出了MNIST的例子代码,源码 ...
尝试用 Alexnet 来构建一个网络模型,并使用 mnist 数据查看训练结果。 我们将代码实现分为三个过程,加载数据、定义网络模型、训练数据和评估模型。 实现代码如下: GitHub 代码:https://github.com/weixuqin/tensorflow ...
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 ...
1. MNIST数据集 1.1 概述 Tensorflow框架载tensorflow.contrib.learn.python.learn.datasets包中提供多个机器学习的数据集。本节介绍的是MNIST数据集,其功能都定义在mnist.py模块中。 MNIST是一个入门 ...
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 ...
什么是TensorFlow TensorFlow是谷歌在去年11月份开源出来的深度学习框架。开篇我们提到过AlphaGo,它的开发团队DeepMind已经宣布之后的所有系统都将基于TensorFlow来实现。TensorFlow一款非常强大的开源深度学习开源工具。它可以支持手机端、CPU、GPU ...