import tensorflow as tffrom tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data #下載MINIST數據集mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data ...
一 手寫體分類 . 數據集 import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input data import os os.environ TF CPP MIN LOG LEVEL os.environ CUDA VISIBLE DEVICES config tf.ConfigProto allow s ...
2019-03-31 17:29 0 585 推薦指數:
import tensorflow as tffrom tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data #下載MINIST數據集mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data ...
本案例采用的是MNIST數據集[1],是一個入門級的計算機視覺數據集。 MNIST數據集已經被嵌入到TensorFlow中,可以直接下載和安裝。 此時,文件名為MNIST_data的數據集就下載下來了,其中one_hot=True為將樣本標簽轉化為one_hot編碼。 接下 ...
TensorFlow 手寫體數字識別 以下資料來源於極客時間學習資料 • 手寫體數字 MNIST 數據集介紹 MNIST 數據集介紹 MNIST 是一套手寫體數字的圖像數據集,包含 60,000 個訓練樣例和 10,000 個測試樣例, 由紐約大學 ...
閱讀本文約“2.2分鍾” TensorFlow框架 ——TensorFlow是谷歌基於DistBelief進行研發的第二代人工智能學習系統 ——可被用於語音識別或圖像識別等多項機器學習和深度學習領域 ——TensorFlow是將復雜 ...
本文參考Yann LeCun的LeNet5經典架構,稍加ps得到下面適用於本手寫識別的cnn結構,構造一個兩層卷積神經網絡,神經網絡的結構如下圖所示: 輸入-卷積-pooling-卷積-pooling-全連接層-Dropout-Softmax輸出 第一層卷積利用 ...
基於自動編碼機(autoencoder),這里網絡的層次結構為一個輸入層,兩個隱層,后面再跟着一個softmax分類器: 采用貪婪算法,首先把input和feature1看作一個自動編碼機,訓練出二者之間的參數,然后用feature1層的激活值作為輸出,輸入到feature2,即把 ...
最近學習神經網絡,tensorflow,看了好多視頻,查找了好多資料,感覺東西都沒有融入自己的思維中。今天用tensorflow2.0寫了一個MNIST手寫體的版本,記錄下學習的過程。 復現手寫體識別的基本步驟:准備數據,處理數據,搭建模型,迭代訓練模型,使用模型。 一、全連接模型 ...
在TensorFlow的官方入門課程中,多次用到mnist數據集。 mnist數據集是一個數字手寫體圖片庫,但它的存儲格式並非常見的圖片格式,所有的圖片都集中保存在四個擴展名為idx3-ubyte的二進制文件。 如果我們想要知道大名鼎鼎的mnist手寫體數字都長什么樣子,就需要從mnist ...