只是对Softmax Regression识别手写数字的简单总结，详情请看tenforflow源码。sess = tf.InteractiveSession()#使用这个命令会把这个session注册为默认的session，之后的运算也默认跑在这个session中，不同session之间的数据和运算应该都是相互独立的。使用Variable是用来存储模型参数的，不同于存储数据的tensor一旦使用掉
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2022-10-13 09:45:01
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from __future__ import print_functionimport argparseimport torchimport torch.nn as nnimport torch.nn.function
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2023-01-20 10:38:49
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minist手写数据集识别import tensorflow as tffrom tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data # 定义神经网络模型的评估部分def compute_accuracy(test_xs, test_ys): # 使用全局变量prediction global prediction # 获得
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2022-06-26 21:18:18
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import tensorflow as tfimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt%matplotlib inlinefrom tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_datamnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data', one_hot=True)real_img = tf.placeholder(tf.float32,
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2021-08-02 14:30:09
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UserWarning: The given NumPy array is not writeable, and PyTorch does not support non-writeable tensors. This means you can write to the underlying (s ...
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2021-08-04 14:11:00
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代码在colab上测试import osimport datetimeimport torchimport torchvisionfrom torch
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2023-03-08 15:40:33
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minist的分类任务在深度学习界属于hello world 级别的任务了，虽然任务简单，但是对入门来说还是相当重要的，这里采用pytorch来实现这个minist手写数字的分类任务采用jupyter notebook的形式展现步骤准备1、环境中一定要准备好torch，对于项目项目的其他模块 如果没有直接采用 pip install 命令 安装即可import torch
print(torch.
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2023-08-31 12:23:51
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一、数据处理与查看下载、解压数据集from pathlib import Path
import requests
import pickle
import gzip
FILENAME = Path("D:/DataSet/mnist.pkl.gz")
with gzip.open((FILENAME).as_posix(),"rb") as f:
((x_train,y_train),(
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2023-10-16 06:36:57
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目录1. 数据集介绍2. 代码2. 读代码（个人喜欢的顺序）2.1. 导入模块部分：2.2. Main 函数： 1. 数据集介绍一般而言，MNIST 数据集测试就是机器学习和深度学习当中的＂Hello World＂工程。几乎是所有的教程都会把它放在最开始的地方。这是因为，这个简单的工程包含了大致的机器学习流程，通过练习这个工程有助于读者加深理解机器学习或者是深度学习的大致流程。 MNIST（Mi
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2023-09-18 00:00:39
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根据《深度学习入门》第八章推荐的网络，用Pytorch编写实现对Minist数据集的识别，识别精度超过99.4%。以下是自己编写的代码：网络：import torch.nn as nn
import torch
import numpy as np
# 定义一个卷积网络
class My_nn_s(nn.Module):
def __init__(self):
supe
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2023-09-29 08:58:58
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minist手写文字数据集是深度学习/机器学习的入门集数据集。通过搭建深度神经网络的方法对minist数据集进行训练和预测，可以对整个深度学习的框架做一个大概的了解。 cpu 版本，即数据和模型都在cpu（内存）上训练，不需要调用gpu。# 训练+测试
import torch
import torch.nn as nn
import torch.utils.data as Data
impo
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2023-08-22 00:45:52
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如题所述，官网地址： https://www.mindspore.cn/tutorial/zh-CN/r1.2/quick_start.html 数据集下载： mkdir
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2022-05-19 20:34:39
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caffe本身是没有数据集的，但在data目录下有获取数据的一些脚本。MNIST，一个经典的手写数字库，包含60000个训练样本和10000个测试样本，每个样本为28*28大小的黑白图片，手写数字为0-9，因此分为10类。 1.获取数据 这个是在caffe的目录下执行的。运行成功后，在caffe/d
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2017-10-25 09:53:00
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文章目录背景实战准备实战1直接用caffe准备脚本进行训练源码分析（查看一下脚本源码）get_mnist.shcreate_mnist.shlmdb数据集查看train_lenet.shlenet_train_test.prototxt实战2使用python训练Lenetcaffe的example的mnist文档导读（就是翻译一下）使用caffe在mnist数据集训练lenet准备数据集lenet
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2024-05-03 07:07:42
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深度学习小白上路，找到了非常详细的教程！hello大家好！我又来搬文章了！我就不信还有比这更详细的？！ MNIST可以说是机器学习入门的hello word了！导师一般第一个就让你研究MNIST，研究透了，也算基本入门了。好的，今天就来扯一扯学一学。 在本文中，我们将在PyTorch中构建一个简单的卷积神经
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2023-10-16 07:31:51
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任务描述GAN全称是 Generative Adversarial Network，即生成对抗网络。在14年被Goodfellow等提出后即热度不断一经推出便引爆全场，此后各种花式变体DCGAN、WGAN、CGAN、CYCLEGAN、STARGAN、LSGAN等层出不穷，在“换脸”、“换衣”、“换天地”等应用场景下生成的图像、视频以假乱真，好不热闹。生成对抗网络一般由一个生成器（生成网络），和一个判别器（判别网络）组成。生成器的作用是，通过学习训练集数据的特征，在判别器的指导下，将随机噪声分布尽
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2021-06-05 16:41:03
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【代码】[matlab]MATLAB实现MLP多层感知机minist手写识别预测。
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2024-09-29 14:56:58
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文章目录简述获取数据集小批量读取 简述在正式介绍softmax回归的实现前我们先引入一个多类图像分类数据集。它常被使用，用于我们观察比较算法之间在模型精度和计算效率上的区别。图像分类数据集中最常用的是手写数字识别数据集MNIST[1]。但大部分模型在MNIST上的分类精度都超过了95%。为了更直观地观察算法之间的差异，我们将使用一个图像内容更加复杂的数据集Fashion-MNIST[2]（这个数
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2024-04-09 22:32:37
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代码是听完b站up主刘二大人的课程后敲下，每一行都做了注释笔记。如果对原视频教程感兴趣，下方将供上连接，可以去刘老师的主页听课学习《PyTorch深度学习实践》完结合集_哔哩哔哩_bilibiliimport torch
from torchvision import transforms
from torchvision import datasets
from torch.util
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2023-11-27 06:22:42
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Tensorflow2（预课程） 6.1、fashion minist（服装分类）识别-层方式 一、总结 一句话总结： fashion minist数据集和minist数据集非常像，所以模型也可以
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2020-09-16 02:43:00
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