一、訓練模型板塊分為六個部分 1)加載數據集,數據和標簽的向量化 2)網絡構架 3)編譯模型 4)模型訓練 5)評估模型 6)數據預測 二、手寫數字識別窗口的顯示 ...
.安裝環境 這個比較簡單, . 安裝cnetos 這個版本中直接代有python . . 版本, 下載ISO安裝包安裝即可我用的是vmware . . 安裝 tensorflow 安裝pip yumupdate y amp amp yuminstall ypythonpython develepel release.noarchpython pip 使用pip安裝tensorflow pipin ...
2017-12-22 17:21 0 2006 推薦指數:
一、訓練模型板塊分為六個部分 1)加載數據集,數據和標簽的向量化 2)網絡構架 3)編譯模型 4)模型訓練 5)評估模型 6)數據預測 二、手寫數字識別窗口的顯示 ...
打開Python Shell,輸入以下代碼: 執行該段代碼,輸出0.8002。訓練10次得到80.02%的識別准確度,還是可以的。 說明:由於網絡原因,手寫數字圖片可能無法下載,可以直接下載本人做好的程序,里面已經包含了手寫圖片資源和py腳本 ...
一:數據集 采用MNIST數據集:--》官網 數據集被分成兩部分:60000行的訓練數據集和10000行的測試數據集。 其中每一張圖片包含28*28個像素,我們把這個數組展開成一個向量,長度為28*28=784.在MNIST訓練數據集中mnist.train.images是一個形狀 ...
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 ...
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 ...
本文將參考TensorFlow中文社區官方文檔使用mnist數據集訓練一個多層卷積神經網絡(LeNet5網絡),並利用所訓練的模型識別自己手寫數字。 訓練MNIST數據集,並保存訓練模型 手寫數字圖像預處理 然后自己手寫數字 利用Python和OpenCV進行圖像預處理 需要 ...
最近一直在學習李宏毅老師的機器學習視頻教程,學到和神經網絡那一塊知識的時候,我覺得單純的學習理論知識過於枯燥,就想着自己動手實現一些簡單的Demo,畢竟實踐是檢驗真理的唯一標准!!!但是網上很多的與tensorflow或者神經網絡相關的Demo教程都只是在驗證官方程序的過程,而如何把這些程序變成 ...