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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# MNIST Digit Prediction with k-Nearest Neighbors
#-----------------------------------------------
#
# This script will load the MNIST data, and split
# it into test/train and perform prediction
原创
2023-05-30 17:23:04
82阅读
1 RequirementPython 3.5TensorFlow 1.4.02 Source code2.1 layers.pyimport tensorflow as tfdef weight_vari
原创
2022-09-09 00:22:55
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#!/usr/bin/env python3# -*- coding: utf-8 -*-"""Created on Sat Jun 22 18:55:41 2019@author: lg"""import tensorflow as tfdef prepare_mnist_features_and_labels(x, y): x = tf.cast(x, tf.float3...
原创
2023-01-12 23:46:50
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MNIST 数据集MNIST 数据集介绍LeNet 模型介绍卷积池化 (下采样)激活函数 (ReLU)LeNet 逐层分析1. 第一个卷积层2. 第一个池化层3. 第二个卷积层4. 第二个池化层5. 全连接卷积层6. 全连接层7. 全连接层 (输出层)代码实现导包读取 & 查看数据数据预处理模型建立训练模型保存模型流程总结完整代码MNIST 数据集介绍MNIST 包含 0~9 的手写数字, 共有 60000 个训练集和 10000 个测试集. 数据的格式为单通道 28*28 的灰度图.LeNe
原创
2021-02-26 14:07:31
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关于TensorFlow读取数据，官网给出了三种方法：供给数据（Feeding）：在TensorFlow程序运行的每一步，让python代码来供给数据。从文件读取数据：在TensorFlow图的起始，让一个输入管线从文件中读取数据。预加载数据：在TensorFlow图中定义常量或变量来保存所有数据（仅适用于数据量比较小的情况）。 对于数据量较小而言，可能一般选择直接将数据加载进内存，然后再分ba
Tensorflow自带的Mnist数据集相关情况importtensorflowastfimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_datamnist=input_data.read_data_sets('data/',one_hot=True)prin
原创
2019-07-01 18:16:19
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1.TensorFlow简单基本概念计算图 使用图（graphs）来表示计算任务会话(session) 在被称之为会话（Session）的上下文（context）中执行计算图张量（tensor） 使用tensor表
原文链接：http://tecdat.cn/?p=5681这里，我们用TensorFlow实现一个3层，即输入层、隐藏层、输出层的神经网络。引入相关模块 # tensorflow 自带mnist模块from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_data_s...
原创
2021-05-20 22:06:57
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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,
这里，我们用TensorFlow实现一个3层，即输入层、隐藏层、输出层的神经网络。引入相关模块 # tensorflow 自带mnist模块from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_data_s...
原创
2021-05-12 15:23:16
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这个是TensorFlow官方教程《深入MNIST》中的完整代码。完整教程在这里。 代码注释是本人结合教程和自己的理解加的，如有错误请指正。# -*- coding: utf-8 -*-
import tensorflow as tf
#导入input_data用于自动下载和安装MNIST数据集
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import
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2024-03-28 11:18:43
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tensorflow入门MNIST
翻译
精选
2016-07-06 19:57:51
2438阅读
MNIST数据集下载下载地址：http://...
原创
2021-08-13 14:49:00
204阅读
TensorFlow是进行大规模数值一部分解释了mnist_softmax
翻译
2023-06-21 19:39:49
246阅读
体验一下 TensorFlow 导包套路, 获取数据 - 特征工程, 构建网络, 模型训练,
原创
2022-08-22 13:46:42
104阅读
MNIST是一个非常有名的手写体数字识别数据集，在很多资料中，这个数据集都会被用作深度学习的入门样例。而TensorFlow的封装让使用MNIST数据集变得更加方便。MNIST数据集是NIST数据集的一个子集，它包含了60000张图片作为训练数据，10000张图片作为测试数据。在MNIST数据集中的每一张图片都代表了0~9中的一个数字。图片的大小都为28*28，且数字都会出现在图片的正中间，如下图
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2024-02-19 11:36:46
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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
425阅读
一、MNIST数据集介绍MNIST是一个非常有名的手写体数字识别数据集，在很多资料中，这个数据集都会作为深度学习的入门样例。下面大致介绍这个数据集的基本情况，并介绍tensorflow对MNIST数据集做的封装。tensorflow的封装让使用MNIST数据集变得更加方便。MNIST数据集是NIST数据集的一个子集，它包含了60000张图片作为训练数据，10000张图片作为测试数据。在MNIS...
原创
2021-08-12 22:04:10
474阅读
官方文档： MNIST For ML Beginners - https://.tensorflow.org/get_started/mnist/beginners Deep MNIST for Experts - https://.tensorflow.org/get_started/
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2018-05-22 23:13:00
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