PyTorch手写数字识别(MNIST数据集) https://blog.csdn.net/weixin_44613063/article/details/90815082 MNIST 手写数字识别是一个比较简单的入门项目，相当于深度学习中的 Hello World，可以让我们快速了解 ...

下载python源代码之后，使用： 下载下来的数据集分成： mnist.train.images 60000*784 mnist.train.labels 60000*10 mnist.test.images 60000*784 mnist.test.labels ...

1.手写数字数据集 from sklearn.datasets import load_digits digits = load_digits() （1）导入数据包 （2）读取数据 2.图片数据预处理 x：归一化 ...

MNIST数据集介绍 MNIST数据集中包含了各种各样的手写数字图片，数据集的官网是：http://yann.lecun.com/exdb/mnist/index.html，我们可以从这里下载数据集。使用如下的代码对数据集进行加载： 运行上述代码会自动下载数据集并将文件解压 ...

1.手写数字数据集 from sklearn.datasets import load_digits digits = load_digits() #导入手写数字数据集from sklearn.datasets import load_digits import numpy ...

1.手写数字数据集 from sklearn.datasets import load_digits digits = load_digits() 2.图片数据预处理 x：归一化MinMaxScaler() y：独热编码OneHotEncoder ...

GAN原理介绍 GAN 来源于博弈论中的零和博弈，博弈双方，分别为生成模型与判别模型。 生成模型G捕捉样本数据的分布，用服从某一分布例如正太，高斯分布的噪声z来生成一个类似真实训练数据的样本，追求的效果是越像真实越好。 判别模型是一个二分类器，判别样本来自于训练数据还是真实数据 ...

文章目录 1. 学习目标 2. 环境配置 2.1. Python 2.2. Pytorch 2.3. Jupyter notebook 2.4. Matplotlib 3. 具体实现 ...