訓練一個神經網絡的目的是啥?不就是有朝一日讓它有用武之地嗎?可是,在別處使用訓練好的網絡,得先把網絡的參數(就是那些variables)保存下來,怎么保存呢?其實,tensorflow已經給我們提供了很方便的API,來幫助我們實現訓練參數的存儲與讀取,如果想了解詳情,請看晦澀難懂 ...
首先是模型參數和網絡結構的保存 coding:utf import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input data mnist input data.read data sets MNIST data ,one hot True 每個批次的大小 batch size n batch mnist. ...
2017-10-11 17:55 0 1248 推薦指數:
訓練一個神經網絡的目的是啥?不就是有朝一日讓它有用武之地嗎?可是,在別處使用訓練好的網絡,得先把網絡的參數(就是那些variables)保存下來,怎么保存呢?其實,tensorflow已經給我們提供了很方便的API,來幫助我們實現訓練參數的存儲與讀取,如果想了解詳情,請看晦澀難懂 ...
關於LeNet5 LeNet-5是一個簡單的卷積神經網絡,是用於手寫字體的識別的一個經典CNN 前向傳播過程如下: INPUT層這是神經網絡的輸入,輸入圖像的尺寸統一為32×32。 C1層輸入圖片:32×32 卷積核大小:5×5 卷積核種類:6 輸出feature map大小 ...
前言 今天記錄一下深度學習的另外一個入門項目——《mnist數據集手寫數字識別》,這是一個入門必備的學習案例,主要使用了tensorflow下的keras網絡結構的Sequential模型,常用層的Dense全連接層、Activation激活層和Reshape層。還有其他方法訓練手寫數字識別模型 ...
在學習深度網絡框架的過程中,我們發現一個問題,就是如何輸出各層網絡參數,用於更好地理解,調試和優化網絡?針對這個問題,TensorFlow開發了一個特別有用的可視化工具包:TensorBoard,既可以顯示網絡結構,又可以顯示訓練和測試過程中各層參數的變化情況。本博文分為四個部分,第一部分介紹相關 ...
模式識別領域應用機器學習的場景非常多,手寫識別就是其中一種,最簡單的數字識別是一個多類分類問題,我們借這個多類分類問題來介紹一下google最新開源的tensorflow框架,后面深度學習的內容都會基於tensorflow來介紹和演示 請 ...
tensorflow入門學習及MNIST手寫數字識別學習 1. tensorflow安裝 2. 安裝tensorflow結果查看 3. MNIST數據集可視化 4. MNIST數據集格式轉換 5. 構建LeNet模型 6. 使用模型來識別手寫的數字 ...
下載數據集 mnist數據集是一個公共的手寫數字數據集,一共有7W張28*28像素點的0-9手寫數字圖片和標簽,其中有6W張是訓練集,1W張是測試集。 其中,x_train為訓練集特征,y_train為訓練集標簽,x_test為測試集特征,y_test為測試集標簽。 數據 ...
導入依賴 下載數據集 mnist數據集是一個公共的手寫數字數據集,一共有7W張28*28像素點的0-9手寫數字圖片和標簽,其中有6W張是訓練集,1W張是測試集。 其中,x_train為訓練集特征,y_train為訓練集標簽,x_test為測試集特征 ...