本文实例为大家分享了基于TensorFlow的CNN实现Mnist手写数字识别的具体代码，供大家参考，具体内容如下一、CNN模型结构输入层：Mnist数据集(28*28)第一层卷积：感受视野5*5，步长为1，卷积核：32个第一层池化：池化视野2*2，步长为2第二层卷积：感受视野5*5，步长为1，卷积核：64个第二层池化：池化视野2*2，步长为2全连接层：设置1024个神经元输出层：0~9十个数字类
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2023-10-26 19:43:06
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1、问题使用Pytorch及CNN框架实现手写数字识别问题2、代码1、导包 导入如下一些包，后面会用到import torch
import torch.nn as nn
from torch.autograd import Variable
import torch.utils.data as Data
import torchvision
import time
from torchvisio
# Python 简单的 CNN 网络代码
卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）是深度学习中最常用的模型之一，尤其在计算机视觉任务中表现出色。本文将为您介绍如何使用 Python 和 Keras 库构建一个简单的 CNN 网络。最后，我们还将提供一些代码示例，帮助您更好地理解 CNN 的基本原理和实现方法。
## 什么是 CNN？
CNN 是一种
用tensorflow，pytorch这类深度学习库来写一个神经网络早就不稀奇了。可是，你知道怎么用python和numpy来优雅地搭一个神经网络嘛？现如今，有多种深度学习框架可供选择，他们带有自动微分、基于图的优化计算和硬件加速等各种重要特性。对人们而言，似乎享受这些重要特性带来的便利已经是理所当然的事儿了。但其实，瞧一瞧隐藏在这些特性下的东西，能更好的帮助你理解这些网络究竟是如何工作的。所以今
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2024-07-23 09:43:46
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在上一节课（07）中，讲了如何为卷积网络构建一个卷积层。今天我们看一个深度CNN的具体示例，顺便练习一下我们上节课所学的标记法。假设你有一张图片，你想做图片分类或图片识别，把这张图片输入定义为 x ，然后辨别图片中有没有猫，用0或1表示，这是一个分类问题，我们来构建适用于这项任务的卷积神经网络范例。针对这个示例，我用了一张比较小的图片，大小是 39*39*3。这样设定使得计算更简单。所以
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2024-04-07 14:16:37
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Python 简单学习 Python 简单学习一、基本数据类型和变量:二、操作符三、注释与文档四、数组、集合List和Tupledictset列表生成式（强大）：五、字符串String1、字串格式化符%六、分支语句七、循环for循环：while循环八、函数定义函数调用函数高阶函数匿名函数九、模块十、面向对象类和实例获取对象信息十一、IO操作文件读写操作文件和目录十二、线程 一、基本数据类型和变量:
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2023-08-05 23:12:33
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1、Python编写一个输出小于N的所有素数的程序编程要求程序运行时，提示“N=”，用户输入一个正整数后（要对输入的数进行校验，不是一个大于2的正整数，则提示’error!input again:’,并重新提示输入：’N=’,直到输入了满足要求的数）；把小于N的所有素数存储在一个列表data；输出data中的全部元素，按每行8个数，每两个数之间用1个空格隔开的格式输出。根据列表求所有素数之和及平均
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2023-08-13 20:13:54
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# 编写简单的 Python 程序
Python 是一种简单易学的编程语言，被广泛用于各种应用领域，包括数据分析、人工智能、Web 开发等。本文将介绍如何编写简单的 Python 程序，并提供示例代码。
## 安装 Python
在编写 Python 程序之前，需要先安装 Python 解释器。可以从 Python 官方网站（ Python 安装包。安装完成后，可以在命令行中输入 `pyth
原创
2023-11-16 07:35:39
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简单的说,GUI编程就是给程序加上图形化界面.python的脚本开发简单,有时候只需几行代码就能实现丰富的功能,而且python本身是跨平台的,所以深受程序员的喜爱.如果给程序加一个图形化界面,那么普通的用户也就能用上python的脚本,极大提升工作效率,所以给python程序加上图形化界面,把自己写的脚本,提供给普通用户,的确是一件激动人心的事!如何给python脚本加图形化界面?作者首先考虑了
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2023-08-22 08:41:12
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假设我们一句话有十个词，每个词语都可以用128维来表示，那么一句话就是一个10*128的矩阵图片。建立一个如下图的卷积神经网络：上面对这个图片进行卷积核大小分别为2、3、4的卷积计算形成feature_map最后通过softmax进行分类代码如下：#coding:utf-8importtensorflowastfimportnumpyasnpimportpickleclassTextCNN(obj
原创
2018-08-14 09:55:12
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提出的背景Fast-RCNN的提出是为了解决RCNN存在的三大问题：1）训练步骤繁琐，region proposal要单独用Selective Search来生成，先要fune-tuning一个预训练的网络，然后针对每个类别训练一个SVM分类器，最后再通过回归器对bbox做回归。2）时间及内存消耗严重，训练SVM和做回归之前要用网络训练的特征作为输入，这些特征牵扯到了重复提取的问题（消耗时间），并
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2024-03-22 13:47:42
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服务器端
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2017-10-30 20:20:00
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# 最简单的 Python 程序
Python 是一种广泛应用的高级编程语言，以其简洁的语法和强大的功能而闻名。对于初学者来说，理解“最简单的 Python 程序”是进入编程世界的第一步。在这篇文章中，我们将探讨这个主题，并通过示例代码以及工具进行可视化，帮助读者理解 Python 的基本概念。
## 什么是最简单的 Python 程序？
在 Python 中，最简单的程序通常是一个打印输出
前言Python可以玩的方向有很多，比如爬虫、预测分析、GUI、自动化、图像处理、可视化等等，可能只需要十几行代码就能实现酷炫的功能。因为Python是动态脚本语言，所以代码逻辑比Java要简要很多，实现同样的功能少写很多代码。而且Python生态有众多的第三方工具库，把功能都封装在包里，只需要你调用接口，就能使用复杂的功能。下面举几个简单好玩的脚本例子，初学者可以照着代码写写，能快速掌握pyth
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2023-07-03 20:54:39
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下面我们通过一个最简单的例子，先来试试第一个Python程序。打开PyCharm，一般它会自动打开上次建立的项目：右击左边窗格中的项目名称，选择新建，再选择新建一个Python文件。一个项目可以创建很多Python文件，可以分别实现不同的功能。输入新建的Python文件名称，比如Exec，即可回车确定：创建好后，此时不妨输入一个最简单的输出功能，输出著名的Hello world！ 代码为：pri
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2023-08-20 11:05:16
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AlexNet网络结构：input-conv1- max pooling1-Norm1-conv2-max pooling2-Norm2-conv3-conv4-conv5-max pooling3-FC-FC-SoftmaxCONV1：96个filter，11×11的尺寸过大，stride=4也过大； MAX POOL1：3×3，stride=2是常见的尺寸大小； Norm1：现在
面试过程中，当与面试聊到某种机器学习的算法的时候会提及某种算法的优缺点。目录正则化算法（Regularization Algorithms）集成算法（Ensemble Algorithms）决策树算法（Decision Tree Algorithm）回归（Regression）人工神经网络（Artificial Neural Network）深度学习（Deep Learning）支持向量机（Sup
从零开始实现简单的SVM分类器大农村老伯26 人赞同了该文章相信学习过机器学习的人一定不会没有听过支持向量机SVM，SVM自从出现以来一直是非常受欢迎的一种分类器，他具有非常多的优势，理论证明严谨，可以将低维度线性不可分割的问题投影到高维度去解决等等，直到近些年才稍稍在某些领域被神经网络盖过风头。但是SVM依然天生具有训练速度快的优势。我的学习路径比较奇怪，第一次见到SVM是在做深度学
作者：码农充电站当你在自己的电脑上安装好Python 后，就可以编写Python 程序了。你可以使用Python 交互式终端，也可以将代码写在文件中，然后用Python 解释器来运行代码。1，使用Python 交互式终端Python 解释器就是一个交互式终端，所谓交互式终端，就是你输入的代码，会被立即执行，并将结果反馈给你。直接运行Python 解释器就会进入交互模式：$ python3
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2023-09-06 10:56:47
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Faster RCNN原理分析（二）：Region Proposal Networks详解 缩进Region Proposal Networks是Faster RCNN出新提出来的proposal生成网络。其替代了之前RCNN和Fast RCNN中的selective search方法，将所有内容整合在一个网络中，大大提高了检测速度（语文水平差，所以历史科普请看其他文章T_T）。
缩进在正
