本文轉自:Tensorflow】超大規模數據集解決方案:通過線程來預取 原文地址:https://blog.csdn.net/mao_xiao_feng/article/details/73991787 現在讓我們用Tensorflow實現一個具體的Input pipeline ...
Minist數據集:MNIST data 包含四個數據文件 一 方法一:經典方法 tf.matmul X,w b 准確率大約是 ,TFboard: 二 方法二:deep learning 卷積神經網絡 准確率達到 ,Board: 三 第三種 使用minist數據集做圖像去噪 使用了keras,見官網 https: blog.keras.io building autoencoders in ker ...
2018-10-31 21:41 0 700 推薦指數:
本文轉自:Tensorflow】超大規模數據集解決方案:通過線程來預取 原文地址:https://blog.csdn.net/mao_xiao_feng/article/details/73991787 現在讓我們用Tensorflow實現一個具體的Input pipeline ...
如題所述,官網地址: https://www.mindspore.cn/tutorial/zh-CN/r1.2/quick_start.html 數據集下載: 個人整合后的代碼 ...
在之前的TensorFlow學習筆記——圖像識別與卷積神經網絡(鏈接:請點擊我)中了解了一下經典的卷積神經網絡模型LeNet模型。那其實之前學習了別人的代碼實現了LeNet網絡對MNIST數據集的訓練。而這篇文章是想自己完成LeNet網絡來訓練自己的數據集。LeNet主要用來進行手寫字符的識別 ...
UserWarning: The given NumPy array is not writeable, and PyTorch does not support non-writeable tens ...
參考:Running Locally 1、檢查數據、config文件是否配置好 可參考之前博客: Tensorflow Object_detection之配置Training Pipeline Tensorflow Object_detection之准備數據生成TFRecord 2、訓練 ...
參考書 《TensorFlow:實戰Google深度學習框架》(第2版) 例子:從一個張量創建一個數據集,遍歷這個數據集,並對每個輸入輸出y = x^2 的值。 運行結果: 數據是文本文件:創建數據集。 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 ...