Mnist_站内搜索

PyTorch中的神经网络 Mnist 分类任务_python_脚本之家

在本次的分类任务当中,我们使用的数据集是 Mnist 数据集,这个数据集大家都比较熟悉,可以在 http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ 中获取,主要包括四个文件: 文件名称大小内容 train-images-idx3-ubyte.gz 9,681 kb 55000 张训练集,5000 张验证集 train-labels-idx1-ubyte.gz 29 kb 训练集图片对应的标签 ...

www.jb51.net/article/2787...htm 2024-6-2

Python MNIST手写体识别详解与试练_python_脚本之家

1.2 MNIST数据集介绍 MNIST(官方网站)是非常有名的手写体数字识别数据集。它由手写体数字的图片和相对应的标签组成,如: MNIST数据集分为训练图像和测试图像。训练图像60000张,测试图像10000张,每一个图片代表0-9中的一个数字,且图片大小均为28*28的矩阵。 train-images-idx3-ubyte.gz: training set images (99...

www.jb51.net/article/2274...htm 2024-6-3

解析Tensorflow之MNIST的使用_python_脚本之家

mnist.train.next_batch(100)是从训练集里一次提取100张图片数据来训练,然后循环1000次,以达到训练的目的。之后的两行代码都有注释,不再累述。我们看最后一行代码: 1 2 print(sess.run(accuracy, feed_dict={x: mnist.test.images, y_: mnist.test.labels})) mnist.test.images和mnist.test.labels是测试集...

www.jb51.net/article/1897...htm 2024-6-3

pytorch GAN伪造手写体mnist数据集方式_python_脚本之家

一,mnist数据集形如上图的数字手写体就是mnist数据集。二,GAN原理(生成对抗网络) GAN网络一共由两部分组成:一个是伪造器(Generator,简称G),一个是判别器(Discrimniator,简称D) 一开始,G由服从某几个分布(如高斯分布)的噪音组成,生成的图片不断送给D判断是否正确,直到G生成的图片连D都判断以为是真的。D每...

www.jb51.net/article/1781...htm 2024-6-3

详解如何从TensorFlow的mnist数据集导出手写体数字图片_python_脚本之...

在TensorFlow的官方入门课程中,多次用到mnist数据集。 mnist数据集是一个数字手写体图片库,但它的存储格式并非常见的图片格式,所有的图片都集中保存在四个扩展名为idx3-ubyte的二进制文件。如果我们想要知道大名鼎鼎的mnist手写体数字都长什么样子,就需要从mnist数据集中导出手写体数字图片。了解这些手写体的总体形状,...

www.jb51.net/article/1669...htm 2024-5-24

python读取mnist数据集方法案例详解_python_脚本之家

mnist手写数字数据集在机器学习中非常常见,这里记录一下用python从本地读取mnist数据集的方法。数据集格式介绍这部分内容网络上很常见,这里还是简明介绍一下。网络上下载的mnist数据集包含4个文件: 前两个分别是测试集的image和label,包含10000个样本。后两个是训练集的,包含60000个样本。.gz表示这个一个压缩包,如...

www.jb51.net/article/221803.htm 2021-9-3

PyTorch CNN实战之MNIST手写数字识别示例_python_脚本之家

PyTorch CNN实战之MNIST手写数字识别示例本篇文章主要介绍了PyTorch CNN实战之MNIST手写数字识别示例,小编觉得挺不错的,现在分享给大家,也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧简介卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)是深度学习技术中极具代表的网络结构之一,在图像处理领域取得了很大的成功,在国际...

www.jb51.net/article/1410...htm 2024-6-2

基于TensorFlow的CNN实现Mnist手写数字识别_python_脚本之家

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 ...

www.jb51.net/article/1888...htm 2024-6-3

MNIST数据集转化为二维图片的实现示例_python_脚本之家

# TensorFlow中的MNIST图片是一个784维的向量,我们重新把它还原为28x28维的图像。 image_array=image_array.reshape(28,28) # 保存文件的格式为 mnist_train_0.jpg, mnist_train_1.jpg, ... ,mnist_train_19.jpg filename=save_dir+'mnist_train_%d.jpg'%i ...

www.jb51.net/article/1781...htm 2024-5-27

tensorflow实现残差网络方式(mnist数据集)_python_脚本之家

但是,其实现起来并没有那末难,在这里以tensorflow作为框架,实现基于mnist数据集上的残差网络,当然只是比较浅层的。如下图所示:实线的Connection部分,表示通道相同,如上图的第一个粉色矩形和第三个粉色矩形,都是3x3x64的特征图,由于通道相同,所以采用计算方式为H(x)=F(x)+x虚线的的Connection部分,表示通道不同,...

www.jb51.net/article/1873...htm 2024-6-2