mnist专题

T1打卡——mnist手写数字识别

🍨 本文为🔗365天深度学习训练营中的学习记录博客🍖 原作者：K同学啊 1.定义GPU import tensorflow as tfgpus=tf.config.list_physical_devices("GPU")if gpus:gpu0=gpus[0]tf.config.experimental.set_memort_groth(gpu0,True) #设置GPU现存用量按需

【tensorflow CNN】构建cnn网络，识别mnist手写数字识别

#coding:utf8"""构建cnn网络，识别mnistinput conv1 padding max_pool([2,2],strides=[2,2]) conv2 x[-1,28,28,1] 卷积 [5,5,1,32] -> [-1,24,24,32]->[-1,28,

直接训练SNN：从LIF模型到MNIST分类的完整实战【含源码】

我们计划使用原生Python代码直接训练SNN，并在相同的精度、超参数和网络结构下与SpikingJelly进行精度对比。以下是基准方法和相关教程的链接：时间驱动：使用单层全连接SNN识别MNIST — SpikingJelly alpha 文档在直接训练SNN时，我们需要实现以下三个方面： LIF神经元：实现充电、发射脉冲、重置等操作。编码方式：将连续值转换为适合SNN输入的形式

windows环境Caffe安装配置步骤（无GPU）及mnist训练

最初的想法是动手熟悉Caffe,考虑到直接上手Ubuntu会有些难度，所以首先在windows环境下打个基础。有个插曲，台式机由于某些原因只能保持在32位系统，编译caffe.cpp时才发现系统不兼容，然后才换到64位的笔记本上进行操作。前期准备：1.VS 2013 2. windows版的Caffe（https://github.com/BVLC/caffe/tree/window

①softmax回归MNIST手写数字识别

Softmax在机器学习中有着非常广泛的应用，他计算简单而且效果显著。假设有两个数a和b，且a>b > c 如果取max，结果是a 如果取softmax，则softmax(a) > softmax(b) > softmax(c)，softmax把所有的选项都给出概率。 MNIST手写数字识别是一个使用softmax回归（softmax regression）模型

Ubuntu18.04LTS下基于 Anaconda3 安装 Caffe-GPU及 Python3.6 + Pycharm + Mnist例子教程（超详细）

PDF版本请点击此处下载 1. 配置Anaconda3 1.1. 下载安装包官网下载地址：https://www.anaconda.com/download/#linux 1.2. 安装下载完之后是后缀.sh文件在终端输入：bash Anaconda3-5.0.0.1-Linux-x86_64.sh 2. 切换默认Python版本 2.1. 查看Pyth

基于胶囊网络的Fashion-MNIST数据集的10分类

胶囊网络原文：Dynamic Routing Between Capsules 源码：https://github.com/XifengGuo/CapsNet-Fashion-MNIST 数据集 Fashion-MNIST数据集由70000张 28 ∗ 28 28*28 28∗28大小的灰度图像组成，共有10个类别，每一类别各有7000张图像。数据集划分为两部分，即训练集和测试集。

从零开始学习深度学习库-6：集成新的自动微分模块和MNIST数字分类器

在上一篇文章中，我们完成了自动微分模块的代码。深度学习库依赖于自动微分模块来处理模型训练期间的反向传播过程。然而，我们的库目前还是“手工”计算权重导数。现在我们拥有了自己的自动微分模块，接下来让我们的库使用它来执行反向传播吧！此外，我们还将构建一个数字分类器来测试一切是否正常工作。使用自动微分模块并非必要，不使用这个模块也没事，用原本的方法也能很好地工作。然而，当我们开始在库中实现更复

MNIST数据集解压的正确方式：ValueError: cannot reshape array of size 9912406 into shape (60000,28,28,1)

win7 环境报错 File "C:/DCGAN/main.py", line 63, in main sample_dir=FLAGS.sample_dir) File "C:\DCGAN\model.py", line 74, in __init__ self.data_X, self.data_y = self.load_mnist()

TensorFlow学习笔记之四（MNIST数字识别)

文章目录 1. 关于MNIST数据集2. 前向传播确定网络结构2.1 涉及的方法 1. 关于MNIST数据集数据集和input_data文件有6万张28*28像素点的0~9手写数字图片和标签，用于测试。有1万张28*28像素点的0~9手写数字图片和标签，用于测试。每张图片有784个像素点（28*28=784）组成一个长度为784的一维数组，用做个输入特征 [

肾虚学习实验第T1周：实现mnist手写数字识别

>- **🍨 本文为[🔗365天深度学习训练营](https://mp.weixin.qq.com/s/0dvHCaOoFnW8SCp3JpzKxg) 中的学习记录博客**>- **🍖 原作者：[K同学啊](https://mtyjkh.blog.csdn.net/)** 目录一、前言作为一名研究牲，一定要了解pytorch和tensorflow。下面我来介绍一下。 Ten

尝试使用PaddleClas训练MNIST数据集（手写数字0-9）

为什么标题是尝试呢，因为结果并不理想，所以只能是尝试。 1、准备数据（1）下载MNIST数据集：下载地址 train-images-idx3-ubyte.gz: training set images (9912422 bytes)train-labels-idx1-ubyte.gz: training set labels (28881 bytes)t10k-images-idx

数据集MNIST手写体识别 pyqt5+Pytorch/TensorFlow

GitHub - LINHYYY/Real-time-handwritten-digit-recognition: VGG16和PyQt5的实时手写数字识别/Real-time handwritten digit recognition for VGG16 and PyQt5 pyqt5+Pytorch内容已进行开源，链接如上，请遵守开源协议维护开源环境，如果觉得内容还可以的话请各位老板们点点s

初涉LeNet5处理mnist (CNN卷积神经网络)

import tensorflow as tffrom tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_dataimport osimport numpy as np#输入节点个数INPUT_NODE = 784#输出节点个数OUTPUT_NODE = 10#图片的尺寸IMAGE_SIZE = 28#通道数NUM_CHANNE

TensorFlow-MNIST入门篇代码

看了下TensorFlow的官方文档里面关于MNIST的入门篇在这里把代码整理了 input_data.py(urllib下面有红线没关系) # __author__ = 'youngkl'# -*- coding: utf-8 -*-from __future__ import absolute_importfrom __future__ import divisionfr

MNIST手写字符分类-卷积

MNIST手写字符分类-卷积文章目录 MNIST手写字符分类-卷积1 模型构造2 训练3 推理4 导出5 onnx测试6 opencv部署7 总结在上一篇中，我们介绍了如何在pytorch中使用线性层+ReLU非线性层堆叠的网络进行手写字符识别的网络构建、训练、模型保存、导出和推理测试。本篇文章中，我们将要使用卷积层进行网络构建，并完成后续的训练、保存、导出，并使用ope

神经网络实战——基于TensorFlow的MNIST手写数据集实现

TensorFlow实战——基于神经网络的MNIST手写数据集实现一、代码结果二、代码展示说明：前几篇博客已经介绍了TensorFlow的基本知识以及神经网络的简单实现，该篇博客通过一个具体例子来具体回顾前面所讲的内容。通过该神经网络，可以达到98.4%的正确率。一、代码结果二、代码展示 """this script shows how to realiz

TensorFlow mnist数据集路径 MNIST_data 数据下载问题

安装好TensorFlow后，按教程输入如下命令时，会出现不能下载数据的问题。 from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_datamnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot = True) 问题一般是连接超时或者下载失败，这是因为下载地址默认为：https:

tensorflow使用DNN、CNN、RNN(lstm)分别实现识别mnist手写数字图片

一、DNN结构实现mnist手写数字图片 import osimport structimport numpy as npimport tensorflow as tf#数据加载函数def load_mnist(path, kind='train'):"""load mnist dateArgs:path: date pathkind: train or testReturns:imag

Tensorflow实现卷积神经网络识别mnist数字

很久以前写的代码，冒个泡 from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_dataimport tensorflow as tf mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/",one_hot=True)def weight_variable(shape):initial =tf.tr

tensorflow之MNIST手写字符集训练可视化

简介很多人认为卷积神经是一个黑箱子，把图片输入，输出结果为有监督式的学习(supervised learning)，贴标签的形式，即可达到分类的效果。那么计算机到底做了什么事情呢？训练过程结果如何可视化？下面进行简单的介绍。模型的搭建 @author XT#第1层convolutionalW1 = tf.Variable(tf.truncated_normal([5,5,1,K],s

【机器学习笔记2.6】用Softmax回归做mnist手写体识别

MNIST是什么 MNIST是一个手写数字数据集，它有60000个训练样本集和10000个测试样本集。可以将MNIST手写体识别看做是深度学习的HelloWorld。 MNIST数据集官方网址：http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ 从官网下载的MNIST数据集是二进制形式存储的，可以通过如下代码将其转换为图片形式。代码示例1： # mnist数据集转成图片i

【深度学习笔记2.2.2】AlexNet训练mnist

实验1：AlexNet Tensorflow 实现代码示例如下(详见文献[2]AlexNet1.py)： import numpy as npimport cv2import tensorflow as tffrom tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_dataimport matplotlib.pyplot as plt

TensorFlow | 使用Tensorflow带你实现MNIST手写字体识别

github：https://github.com/MichaelBeechan CSDN：https://blog.csdn.net/u011344545 涉及代码：https://github.com/MichaelBeechan/Learning_TensorFlow-Kaggle_MNIST 欢迎Fork和Star Learning_TensorFlow-Kaggle_MNIS 一步

tensorflow2.0 MNIST数据集分类任务

MNIST数据集分类任务 TensorFlow 2.0测试版包代码 from __future__ import absolute_import, division, print_function, unicode_literals# 安装 TensorFlowimport tensorflow as tf# 对mnist数据进行分类任务if __name__ == '__main

Pytorch-Lighting使用教程（MNIST为例）

一、pytorch-lighting简介 1.1 pytorch-lighting是什么 pytorch-lighting（简称pl），基于 PyTorch 的框架。它的核心思想是，将学术代码（模型定义、前向 / 反向、优化器、验证等）与工程代码（for-loop，保存、tensorboard 日志、训练策略等）解耦开来，使得代码更为简洁清晰。工程代码经常会出现在深度学习代码中，PyTor