用tensorflow2.0 版回顧了一下mnist的學習 代碼如下，感覺這個版本下的mnist學習更簡潔，更方便 關於tensorflow的基礎知識，這里就不更新了，用到什么就到網上搜索相關的知識 觀察結果： 可由注釋理解代碼的含義！下一次更新mnist數據集訓練的進階！ ...

1. MNIST數據集 1.1 概述 　　Tensorflow框架載tensorflow.contrib.learn.python.learn.datasets包中提供多個機器學習的數據集。本節介紹的是MNIST數據集，其功能都定義在mnist.py模塊中。 MNIST是一個入門級 ...

這次的mnist學習加入了測試集，看看學習的准確率，代碼如下 誤差何准確率如下 發現和書中類似，但要注意的如下： （1）數據預處理時，打散值選擇和數據空間一樣大； （2）數據處理選擇0-1之間，而不用（-1 ：1），是因為后者學習效率不理想！ （3）代碼還可以進行 ...

嘗試用 Alexnet 來構建一個網絡模型，並使用 mnist 數據查看訓練結果。 我們將代碼實現分為三個過程，加載數據、定義網絡模型、訓練數據和評估模型。 實現代碼如下： GitHub 代碼：https://github.com/weixuqin/tensorflow ...

在上一篇《TensorFlow入門之MNIST樣例代碼分析》中，我們講解了如果來用一個三層全連接網絡實現手寫數字識別。但是在實際運用中我們需要更有效率，更加靈活的代碼。在TensorFlow實戰這本書中給出了更好的實現，他將程序分為三個模塊，分別是前向傳播過程模塊，訓練模塊和驗證檢測模塊。並且在 ...

tensorflow學習筆記——使用TensorFlow操作MNIST數據（1） 一：神經網絡知識點整理 1.1，多層：使用多層權重，例如多層全連接方式 　　以下定義了三個隱藏層的全連接方式的神經網絡樣例代碼： import tensorflow ...

　　續集請點擊我：tensorflow學習筆記——使用TensorFlow操作MNIST數據（2） 　　本節開始學習使用tensorflow教程，當然從最簡單的MNIST開始。這怎么說呢，就好比編程入門有Hello World，機器學習入門有MNIST。在此節，我將訓練一個機器學習模型用於預測 ...

tensorflow入門學習及MNIST手寫數字識別學習 1. tensorflow安裝 2. 安裝tensorflow結果查看 3. MNIST數據集可視化 4. MNIST數據集格式轉換 5. 構建LeNet模型 6. 使用模型來識別手寫的數字 ...