Android+TensorFlow+CNN+MNIST 手寫數字識別實現 SkySeraph 2018 Email:skyseraph00#163.com 更多精彩請直接訪問SkySeraph個人站點:www.skyseraph.com Overview 本文系“SkySeraph ...
轉載請注明出處:http: www.cnblogs.com willnote p .html 前言 本文假設大家對CNN softmax原理已經比較熟悉,着重點在於使用Tensorflow對CNN的簡單實踐上。所以不會對算法進行詳細介紹,主要針對代碼中所使用的一些函數定義與用法進行解釋,並給出最終運行代碼。如果對Tensorflow的一些基本操作不熟悉的話,推薦先看下極客學院的這篇文章再回來看本文 ...
2017-05-18 17:47 2 26493 推薦指數:
Android+TensorFlow+CNN+MNIST 手寫數字識別實現 SkySeraph 2018 Email:skyseraph00#163.com 更多精彩請直接訪問SkySeraph個人站點:www.skyseraph.com Overview 本文系“SkySeraph ...
本文參考Yann LeCun的LeNet5經典架構,稍加ps得到下面適用於本手寫識別的cnn結構,構造一個兩層卷積神經網絡,神經網絡的結構如下圖所示: 輸入-卷積-pooling-卷積-pooling-全連接層-Dropout-Softmax輸出 第一層卷積利用 ...
MNIST手寫數字識別 MNIST數據集介紹和下載: http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ 一、數據集介紹: MNIST是一個入門級的計算機視覺數據集 下載下來的數據集被分成兩部分:60000行的訓練數據集 ...
不一致了,我這里用到的tensorflow的版本就有這個問題。 另外,還給大家說下,例子中的MNIST所 ...
Mnist手寫數字識別 Tensorflow 任務目標 了解mnist數據集 搭建和測試模型 利用模型識別手寫數字圖片 編輯環境 操作系統:Win10 python版本:3.6 集成開發環境:pycharm tensorflow版本:1.* 程序流程圖 ...
一、構建模型 二、預測結果 可以看到,5個epoch后准確率已經非常高,通過非卷積網絡訓練模型的准確率低於卷積網絡,讀者可以自行試驗 參考: https://tensorflow.google.cn/tutorials ...
直接上代碼,還有可視化的結果 ...
導入模塊: 下載手寫數據集: 訓練數據60000個,長度和寬度都是28,標簽也是6000個。 測試數據10000個。 圖形化數據集,查看前10個數據集: 數據預處理: 將features以reshape轉化 ...