原文:使用TensorFlow的卷積神經網絡識別自己的單個手寫數字,填坑總結

折騰了幾天,爬了大大小小若干的坑,特記錄如下。代碼在最后面。 環境: 方法: 調試代碼: 坑 :ModuleNotFoundError: No module named google 解決:pip install protobuf 不用翻牆 坑 :ModuleNotFoundError: No module named absl 解決:pip install absl py 坑 :tensorf ...

2018-03-05 13:09 1 8540 推薦指數:

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使用TensorFlow卷積神經網絡識別手寫數字(1)-預處理篇

  功能:   將文件夾下的20*20像素黑白圖片,根據重心位置繪制到28*28圖片上,然后保存。經過預處理的圖片有利於數字的准確識別。參見MNIST對圖片的要求。      此處可下載已處理好的圖片:   https://files.cnblogs.com/files ...

Tue Mar 06 21:19:00 CST 2018 0 1503
手寫數字圖片識別-卷積神經網絡

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 ...

Mon Nov 09 16:55:00 CST 2020 0 806
python-卷積神經網絡全面理解-tensorflow實現手寫數字識別

    首先,關於神經網絡,其實是一個結合很多知識點的一個算法,關於cnn(卷積神經網絡)大家需要了解:           下面給出我之前總結的這兩個知識點(基於吳恩達的機器學習)           代價函數:           代價函數           代價函數(Cost ...

Mon Sep 09 17:50:00 CST 2019 1 858
PyTorch基礎——使用卷積神經網絡識別手寫數字

一、介紹 實驗內容 內容包括用 PyTorch 來實現一個卷積神經網絡,從而實現手寫數字識別任務。 除此之外,還對卷積神經網絡卷積核、特征圖等進行了分析,引出了過濾器的概念,並簡單示了卷積神經網絡的工作原理。 知識點 使用 PyTorch 數據集三件套的方法 卷積神經網絡 ...

Wed Jan 15 05:56:00 CST 2020 0 1004
圖片訓練:使用卷積神經網絡(CNN)識別手寫數字

  這篇文章中,我們將使用CNN構建一個Tensorflow.js模型來分辨手寫數字。首先,我們通過使之“查看”數以千計的數字圖片以及他們對應的標識來訓練分辨器。然后我們再通過此模型從未“見到”過的測試數據評估這個分辨器的精確度。 一、運行代碼   這篇文章的全部代碼可以在倉庫 ...

Sat Apr 21 04:04:00 CST 2018 0 3720
 
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