用tensorflow2.0 版回顧了一下mnist的學習 代碼如下，感覺這個版本下的mnist學習更簡潔，更方便 關於tensorflow的基礎知識，這里就不更新了，用到什么就到網上搜索相關的知識 觀察結果： 可由注釋理解代碼的含義！下一次更新mnist數據集訓練的進階！ ...

這次的mnist學習加入了測試集，看看學習的准確率，代碼如下 誤差何准確率如下 發現和書中類似，但要注意的如下： （1）數據預處理時，打散值選擇和數據空間一樣大； （2）數據處理選擇0-1之間，而不用（-1 ：1），是因為后者學習效率不理想！ （3）代碼還可以進行 ...

1.mnist_train.py 2.mnist_inference.py 3.mnist_test.py 4.predict.py ...

【簡述】 　　我們在學習編程語言時，往往第一個程序就是打印“Hello World”，那么對於人工智能學習系統平台來說，他的“Hello World”小程序就是MNIST手寫數字訓練了。MNIST是一個手寫數字的數據集，官網是Yann LeCun's website。數據集總共包含了60000行 ...

http://c.biancheng.net/view/2004.html 本節以分布式方式訓練完整的 MNIST 分類器。 該案例受到下面博客文章的啟發：http://ischlag.github.io/2016/06/12/async-distributed-tensorflow/，運行 ...

　　在我的上一篇隨筆中，采用了單層神經網絡來對MNIST進行訓練，在測試集中只有約90%的正確率。這次換一種神經網絡（多層神經網絡）來進行訓練和測試。 1、獲取MNIST數據 　　MNIST數據集只要一行代碼就可以獲取的到，非常方便。關於MNIST的基本信息可以參考我的上一篇隨筆 ...

　　前面兩篇隨筆實現的單層神經網絡 和多層神經網絡， 在MNIST測試集上的正確率分別約為90%和96%。在換用多層神經網絡后，正確率已有很大的提升。這次將采用卷積神經網絡繼續進行測試。 1、模型基本結構 　　如下圖所示，本次采用的模型共有8層（包含dropout層）。其中卷積層 ...

主要是四個文件 mnist_train.py mnist_eval.py mnist_inference.py mobilenet_v1.py 從此處下載 https://github.com/tensorflow ...