在开始之前,首先声明本篇文章参考官方实现一个图片分类应用,我基于官网的这篇文章加以自己的理解发表了这篇博客,希望大家能够更快更简单直观的体验MindSpore,如有不妥的地方欢迎大家指正。 【本文代码编译环境为MindSpore1.3.0 CPU版本】 准备环节 确保已安装 ...
摘要:想了解深度学习却又无从下手,不如从手写数字识别模型训练开始吧 深度学习作为机器学习分支之一,应用日益广泛。语音识别 自动机器翻译 即时视觉翻译 刷脸支付 人脸考勤 不知不觉,深度学习已经渗入到我们生活中的每个角落,给生活带来极大便利。即便如此,依然有很多人觉得深度学习高深莫测 遥不可及,的确,它有深奥之处,非专业人士难以企及,但也有亲和力十足的一面,让没有基础的小白也能轻松上手,感受深度学 ...
2020-11-30 10:46 0 519 推荐指数:
在开始之前,首先声明本篇文章参考官方实现一个图片分类应用,我基于官网的这篇文章加以自己的理解发表了这篇博客,希望大家能够更快更简单直观的体验MindSpore,如有不妥的地方欢迎大家指正。 【本文代码编译环境为MindSpore1.3.0 CPU版本】 准备环节 确保已安装 ...
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 ...
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 ...
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 ...
该案例主要目的是为了熟悉Keras基本用法,以及了解DNN基本流程。 示例代码: 训练结果为: 继续在测试集上评估模型。 运行结果为: 为了了解模型预测错误原因,可查看预测 ...
手写数字。难度不是很大,主要是对keras框架中语句的调用,以及参数的改写(keras已经把深度学习中 ...
@ 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 ...
1.1 感知器 感知器的输出为: wj为权重,表示相应输入对输出的重要性; threshold为阈值,决定神经元的输出为0或1。 也可用下式表示: 其中b=-threshold,称为感知器的偏置。 通过学习算法,能够自动调整人工神经元的权重和偏置。 1.2 ...