MNIST数据集包含了70000张0~9的手写数字图像。 一、准备工作:导入MNIST数据集 fatch_openml用来加载数据集,所加载的数据集是一个key-value的字典结构 输入:mnist.keys() 可以看到字典的键值包括:dict_keys(['data ...
如何使用Pytorch迅速写一个Mnist数据分类器 一段时间没有更新博文,想着也该写两篇文章玩玩了。而从一个简单的例子作为开端是一个比较不错的选择。本文章会手把手地教读者构建一个简单的Mnist Fashion Mnist同理 的分类器,并且会使用相对完整的Pytorch训练框架,因此对于初学者来说应该会是一个方便入门且便于阅读的文章。本文的代码来源于我刚学Pytorch时的小项目,可能在形式上 ...
2020-03-08 17:36 2 757 推荐指数:
MNIST数据集包含了70000张0~9的手写数字图像。 一、准备工作:导入MNIST数据集 fatch_openml用来加载数据集,所加载的数据集是一个key-value的字典结构 输入:mnist.keys() 可以看到字典的键值包括:dict_keys(['data ...
P(y|X)=P(y)*P(X|y)/P(X) 样本中的属性相互独立; 原问题的等价问题为: 数据处理为防止P(y)*P(X|y)的值下溢,对原问题取对数,即: 注意:若某属性值在训练集中没有与某个类同时出现过,则直接P(y)或P(X|y)可能为 ...
我的这篇博客: softmax手动实现 是从零实现softmax回归,以熟悉PyTorch和相关函数的定义。 现在利用PyTorch来实现softmax分类器, 加深印象。 数据加载 FashionMNIST数据集的使用可以参考我的上一篇博客 得到的 train_iter ...
转载: (1) https://zhuanlan.zhihu.com/p/51200626 (2) 菊安酱的机器学习第三期 (3) 代码来自:https://github.co ...
http://c.biancheng.net/view/2004.html 本节以分布式方式训练完整的 MNIST 分类器。 该案例受到下面博客文章的启发:http://ischlag.github.io/2016/06/12/async-distributed-tensorflow/,运行 ...
太棒啦!到目前为止,你已经了解了如何定义神经网络、计算损失,以及更新网络权重。不过,现在你可能会思考以下几个方面: 0x01 数据集 通常,当你需要处理图像、文本、音频或视频数据时,你可以使用标准的python包将数据加载到numpy数组中。然后你可以将该数组转换成一个torch. ...
该项目的目的是建立一个有关于人脸的二分类器。 steps : 1. Load the data2. Define a Convolutional Neural Network3. Train the Model4. Evaluate the Performance of our ...
第7章 你的第一个分类器 在过去几章,我们花费时间讨论了图像基础、学习类型、甚至是构建图像分类器时的四个步骤,但是到目前为止我们还没有构建一个真正的自己的分类器。 我们先构建几个辅助工具,以方便从磁盘上预处理和加载图像。之后,我们讨论k-Nearest ...