基于tensorflow2 最简单的keras demo，做一个备份，以后有需要直接复制 模型结构 代码 import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow.keras import layers from tensorflow.ke
原创
2021-05-25 22:58:56
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# 使用Python和Keras进行手写数字识别
在机器学习领域中，手写数字识别是一个经典的问题。通过训练模型，使其能够准确地识别手写数字，这在很多领域都有着重要的应用，比如银行支票的自动识别、手写数字的转换等等。在本文中，我们将使用Python中的Keras库来实现一个简单的手写数字识别模型，并利用MNIST数据集进行训练和测试。
## 什么是MNIST数据集
MNIST数据集是一个包含了
原创
2024-05-01 05:24:42
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参考书目：陈允杰.TensorFlow与Keras——Python深度学习应用实战.北京:中国水利水电出版社,2021本系列基本不讲数学原理，只从代码角度去让读者们利用最简洁的Python代码实现深度学习方法。神经网络模型在具体训练过程中有很多技巧，针对不同问题，例如过拟合，欠拟合，梯度爆炸，运算过慢等等，都有各自处理的方法。下面一一介绍。过拟合和欠拟合过拟合处理手段有三种，第一种是加
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2024-01-08 14:41:19
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MLP（多层感知器神经网络）即多层全连接神经网络模型。from keras.datasets import mnistfrom keras.utils import np_utilsfrom keras.models import Sequentialfrom keras.layers import Dense,Dropout,Activationbatch_size=128nb_...
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2022-10-26 17:03:27
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Keras是一款特别友好的基于Python的深度学习库，甚至比Tensorflow还友好。关于Keras的介绍和配置，可以看我之前的文章Keras的介绍与配置，也可以直接查看官网中文文档接下来我们要做被誉为机器学习届的Hello World的手写数字识别。真的掌握了这个，就已经把Keras掌握得七七八八了。剩下的就是算法方面的问题了。我们知道，机器学习的工作，比起别的编程工作，有两个特别大的痛点。
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2024-04-01 13:42:36
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MNIST数据集由Yann LeCun搜集，是一个大型的手写体数字数据库，通常用于训练各种图像处理系统，也被广泛用于机器学习领域的训练和测试。MNIST数字文字识别数据集数据量不会太多，而且是单色的图像，较简单，适合深度学习初学者练习建立模型、训练、预测。MNIST数据库中的图像集是NIST（National Institute of Standards and Technology）的两个数据库
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2024-03-20 19:57:07
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问题：keras.datasets.mnist.load_data()失败，原因是外网上不了。解决步骤：新版本下，原帖方法需要做一些改动。 （1）原帖提供的下载地址下载数据集：下载链接：https://pan.baidu.com/s/1jH6uFFC 密码: dw3d （2）文件放到C:\Users\WuShao（个
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2022-08-11 10:27:47
1419阅读
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2022-09-13 14:28:33
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前言 久闻keras大名，最近正好实训，借着这个机会好好学一下。 首先推荐一个API,可能稍微有点旧,但是写的是真的好 "https://keras cn.readthedocs.io/en/latest/" 还有一个tensorflow的API "https://www.w3cschool.cn/
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2021-12-29 17:34:35
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一. Tensorflow环境的安装 这里我们只讲CPU版本，使用 Anaconda 进行安装 a.首先我们要安装 Anaconda 链接：https://pan.baidu.com/s/1AxdGi93oN9kXCLdyxOMnRA ：79ig 过程如下： 第一步：点击next 第二步：I A
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2019-11-28 11:40:00
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数据和方法今天依旧使用MNIST手写数字，方法也是MLP方法，这次我们让隐含层为1000个神经元。数据处理处理还是和上次一样。图片是28X28，我们要转换为一维的，这样才可以作为我们的输入层。图片标准化label值换为one-hot编码，做为输出层。代码：X_train = X_train.reshape(60000,78...
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2022-09-01 16:29:39
123阅读
下载 MNIST 数据1 导入相关的模块import kerasimport numpy as npfrom ke
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2023-02-17 11:10:15
244阅读
数据和方法MNIST数据集是收集的手写字体，为单色图像，共有训练集60000项，测试数据集10000项。建模方法我们使用最简单的神经网络模型，多层感知器（MLP）。数据下载和处理数据下载Keras已经提供了模块用于下载数据，通过一下代码即可完成下载。### 首先导入程序所需要的库import numpy as npimport...
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2022-09-01 16:30:07
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材料和方法今天继续使用MNIST数据。方法：这次使用的方法为卷积神经网络（CNN）。卷积神经网络通
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2022-09-01 16:30:29
263阅读
MNIST数据集是初步学习神经网络的很好的数据集，也是拿来教学，不可多得的好教材，有很多知识点在里面。官网下载地址，可以自己手动下载，当然也可以通过下面的代码自动下载【urllib.request(3.x版本以上)】，下载下来的是四个gz格式的压缩文件（训练图像、训练标签、测试图像、测试标签），解压之后
识别实例，先说明一下出现的问题。如上图，源程序类似keras的mnist_example实例，数据源是通过 url =
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2021-09-01 15:58:46
282阅读
文章目录前言1 线性回归预测2 手写数字识别3 模型优化前言本文分为三部分：a.线性回归b.手写数字识别c.手写数字识别模型优化。1 线性回归预测import kerasUsing TensorFlow backend.c:\program files\python36\lib\site-packages\tensorflow\python\framework\dtypes....
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2022-03-01 10:30:38
255阅读
from keras.datasets import mnistfrom keras.utils import np_utilsfrom keras.models import Sequentialfrom keras.layers import Densebatch_size=128nb_classes=10nb_epoch=10img_size=28*28(x_train,...
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2022-10-26 17:03:32
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文章目录前言1 线性回归预测2 手写数字识别3 模型优化前言本文分为三部分：a.线性回归b.手写数字识别c.手写数字识别模型优化。1 线性回归预测import kerasUsing TensorFlow backend.c:\program files\python36\lib\site-packages\tensorflow\python\framework\dtypes....
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2021-07-31 10:57:13
167阅读
文章目录前言1 线性回归预测2 手写数字识别3 模型优化前言本文分为三部分：a.线性回归b.手写数字识别c.手写数字识别模型优化。1 线性回归预测import kerasUsing TensorFlow backend.c:\program files\python36\lib\site-packages\tensorflow\python\framework\dtypes....
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2021-06-10 17:32:41
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