原文:tensorflow1.12.1實現MNIST數據集訓練和識別

.mnist train.py .mnist inference.py .mnist test.py .predict.py ...

2020-04-10 16:37 0 593 推薦指數:

查看詳情

tensorflow中使用mnist數據集訓練全連接神經網絡-學習筆記

tensorflow中使用mnist數據集訓練全連接神經網絡 ——學習曹健老師“人工智能實踐:tensorflow筆記”的學習筆記, 感謝曹老師 前期准備:mnist數據集下載,並存入data目錄: 文件列表:四個文件,分別為訓練和測試集數據 Four files ...

Tue Jul 31 03:15:00 CST 2018 0 893
Tensorflow 大規模數據集訓練方法

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 ...

Sat Jul 14 22:36:00 CST 2018 0 8510
TensorFlow 訓練MNIST數據集(2)—— 多層神經網絡

  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 ...

Tue Oct 02 20:22:00 CST 2018 0 4684
TensorFlow訓練MNIST數據集(3) —— 卷積神經網絡

  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 ...

Wed Oct 03 08:05:00 CST 2018 0 1714
從零到一:caffe-windows(CPU)配置與利用mnist數據集訓練第一個caffemodel

一、前言 本文會詳細地闡述caffe-windows的配置教程。由於博主自己也只是個在校學生,目前也寫不了太深入的東西,所以准備從最基礎的開始一步步來。個人的計划是分成配置和運行官方教程,利用自己的數據集進行訓練和利用caffe來實現別人論文中的模型(目前在嘗試的是輕量級 ...

Sat Sep 10 13:35:00 CST 2016 25 34757
 
粵ICP備18138465號   © 2018-2025 CODEPRJ.COM