TensorFlow 是一个用于人工智能的开源神器 ，主要为深度学习算法提供了很多函数，以及独特的运算支持。废话不多说直接上干货。我的环境：python3.7tensorflow==1.13.2numpy==1.20.21、入门示例import tensorflow as tf
# 第一步：定义计算（计算图）
a = tf.constant([1, 2])
b = tf.constant([2,
MNIST机器学习入门这个教程的目标读者是对机器学习和TensorFlow都不太了解的新手。如果你已经了解MNIST和softmax回归(softmax regression)的相关知识，你可以阅读这个快速上手教程。当我们开始学习编程的时候，第一件事往往是学习打印"Hello World"。就好比编程入门有Hello World，机器学习入门有MNIST。MNIST是一个入门级的计算机视觉数据集，
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2023-08-03 22:33:51
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mnist入门4.4 softmax回归 这是一个分类器，可以认为是Logistic回归的扩展，Logistic大家应该都听说过，就是生物学上的S型曲线，它只能分两类，用0和1表示，这个用来表示答题对错之类只有两种状态的问题时足够了，但是像这里的MNIST要把它分成10类，就必须用softmax来进行分类了。 P(y=0)=p0,P(y=1)=p1,p(y=2)=p
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2022-03-18 14:47:42
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平台信息:PC：ubuntu18.04、i5、anaconda2、cuda9.0、cudnn7.0.5、tensorflow1.10、GTX1060 作者：庄泽彬(欢迎转载，请注明作者) 说明:本文是在tensorflow社区的学习笔记，MNIST 手写数据入门demo 一、MNIST数据的下载，使
原创
2022-12-20 11:29:35
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这个教程的目标读者是对机器学习和TensorFlow都不太了解的新手。如果你已经了解MNIST和softm
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2022-09-13 14:40:49
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https://machinelearningmastery.com/time-series-prediction-lstm-recurrent-neural-networks-python-keras/数据：1949 到 1960 一共 12 年，每年 12 个月的数据，一共 144 个数据，单位是 1000下载地址目标：预测国际航班未来 1 个月的乘客数import numpy
import
mnist入门4.4 softmax回归 这是一个分类器，可以认为是Logistic回归的扩展，Logistic大家应该都听说过，就是生物学上的S型曲线，它只能分两类，用0和1表示，这个用来表示答题对错之类只有两种状态的问题时足够了，但是像这里的MNIST要把它分成10类，就必须用softmax来进行分类了。 P(y=0)=p0,P(y=1)=p1,p(y=2)=p
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2021-05-29 07:33:54
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本博客仅用于个人学习，不用于传播教学，主要是记自己能够看得懂的笔记（ 学习知识来自：tensorflow2.0入门与实战 2019年最通俗易懂的课程_哔哩哔哩_bilibili 现在再来看Tensorflow的官方教程（初学者的 TensorFlow 2.0 教程 | TensorFlow Core ...
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2021-08-06 17:10:00
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学习使用tf2 视频教程传送门 知识点： loss="sparse_categorical_crossentropy" 这个 sparse是对y进行one-hot操作，如果y已经做过one-hot，则使用 categorical_crossentropy. #!/usr/bin/env python
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2020-02-03 20:15:00
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这个是TensorFlow官方教程中“MNIST机器学习入门”这部分的完整代码，并加入了部分注释。 原教程中详细地讲解了一下如何使
原创
2022-09-13 14:34:36
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1 ''' 2 tensorflow 教程 3 mnist样例 4 ''' 5 import tensorflow as tf 6 from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data 7 8 #参数设置 9 INPUT_NODE=784 10 OUTPUT_NODE=10 11 LAYER1_NODE=500...
原创
2021-05-24 11:37:37
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測试代码已上传至GitHub：yhlleo/mnist
将MNIST数据集，下载后复制到目录Mnist_data中，假设已经配置好tensorflow环境，基本的四个測试代码文件，都能够直接编译执行：
mnist_softmax.py: MNIST机器学习入门
mnist_deep.py: 深入MNIST
fully_connected_feed.py: TensorFlow运作方式入门
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2017-06-17 21:55:00
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欢迎转载，但请务必注明原文出处及作者信息。 深入MNIST refer: ://wiki.jikexueyuan.com/project/tensorflow-zh/tutorials/mnist_pros.html @author: huangyongye @date: 2017-02-2
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2018-05-21 19:21:00
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MNIST是一个入门级的计算机视觉数据集，它包含各种手写数字图片0，1，2。。。9：它也包含每一张图片对应的标签，告诉我们这个是数字几。比如，上面这四张图片的标签分别是5...
原创
2021-07-08 10:47:20
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MNIST是一个入门级的计算机视觉数据集，它包含各种手写数字图片0，1，2。。。9：它也包含每一张图片对应的标签，告诉我们这个是数字几。比如，上面这四张图片的标签分别是5...
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2021-07-08 10:47:21
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# -*- coding: utf-8 -*-"""@Time ： 2021/8/14 上午2:10@Auth ： 陈伟峰@File
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2022-11-01 17:49:07
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背景：MNIST 数据集来自美国国家标准与技术研究所，National Institute of Standardsand Technology (NIST).数据集由来自250个不同人手写的数字构成，其中50%是高中学生，50%来自人口普查局(the Census Bureau)的工作人员其中，训练集55000验证集5000 测试集10000。MNIST 数据集可在 http://y
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2023-12-24 10:08:38
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本节开始学习使用tensorflow教程，当然从最简单的MNIST开始。这怎么说呢，就好比编程入门有Hello World，机器学习入门有MNIST。在此节，我将训练一个机器学习模型用于预测图片里面的数字。 开始先普及一下基础知识，我们所说的图片是通过像素来定义的，即每个像素点的颜色不同，其对应的颜色值不同，例如黑白图片的颜色值为0到255，手写体字符，白色的地方为0，黑色为1，如下图。
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2024-05-24 19:10:50
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