原文链接:https://data-flair.training/blogs/python-deep-learning-project-handwritten-digit-recognition/ ...
莫烦视频网址 这个代码实现了预测和可视化 去掉可视化进行代码简化 ...
2019-08-23 14:53 0 363 推荐指数:
原文链接:https://data-flair.training/blogs/python-deep-learning-project-handwritten-digit-recognition/ ...
卷积神经网络目前被广泛地用在图片识别上, 已经有层出不穷的应用, 如果你对卷积神经网络充满好奇心,这里为你带来pytorch实现cnn一些入门的教程代码 #首先导入包 import torchfrom torch.autograd import Variableimport torch.nn ...
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 ...
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 ...
1.导入必备的包 2.定义mnist数据的格式变换 3.下载数据集,定义数据迭代器 4.定义全连接神经网络(多层感知机)(若是CNN卷积神经网络,则在网络中添加几个卷积层即可 ...
@ 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 ...
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tensorboard可视化界面了。 ...