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 ...
相關推薦
使用TensorFlow的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 ...
基於Tensorflow-gpu的mnist手寫數字識別(卷積神經網絡CNN)
一、構建模型 二、預測結果 可以看到，5個epoch后准確率已經非常高，通過非卷積網絡訓練模型的准確率低於卷積網絡，讀者可以自行試驗 參考： https://tensorflow.google.cn/tutorials ...
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 ...
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1：ModuleNotFoundError: ...
TensorFlow(十)：卷積神經網絡實現手寫數字識別以及可視化
上代碼： 打開cmd，進入當前文件夾，執行tensorboard --logdir='C:\Users\FELIX\Desktop\tensor學習\logs' 就可以進入tenso ...
基於TensorFlow解決手寫數字識別的Softmax方法、多層卷積網絡方法和前饋神經網絡方法
一.基於TensorFlow的softmax回歸模型解決手寫字母識別問題 詳細步驟如下： 1.加載MNIST數據： input_data.read_data_sets('MNIST_data',one_hot=true) 2.運行TensorFlow的InterractiveSession ...
(CNN卷積神經網絡)用pytorch實現多層感知機（MLP)（全連接神經網絡FC）分類MNIST手寫數字體的識別
1.導入必備的包 2.定義mnist數據的格式變換 3.下載數據集，定義數據迭代器 4.定義全連接神經網絡（多層感知機）（若是CNN卷積神經網絡，則在網絡中添加幾個卷積層即可 ...