如何创建形状为(12500，50,50)的mnist的相似图像数据集 我有一个文件夹，里面有12500张图片。我想用这些图像生成一个数据集，以便在keras中对图像进行排序。我想生成一个类似于mnist的数据集，这样就可以使用形状<
浏览 20提问于2019-06-17得票数 1
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我一直在使用Tensorflow库学习MNIST教程。现在我想用我自己的数据进行研究。(图像大小为28x28 -> 188x188和3级)。sess.run(tf.initialize_all_variables()) batch = mnist.train.next_batchbatch[0
浏览 9提问于2016-09-18得票数 0
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我试图加载一个灰度图像数据集(时尚-mnist)到MobileNet模型，以预测手写数字，但根据教程，只有RGB图像可以加载到模型。当我尝试提供时尚-mnist样本时，它会给出以下错误：
如何解决这个问题
浏览 0提问于2019-08-05得票数 4
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所以我想建立一个能识别英文字母的系统。输入将是一个随机手写图像(灰度图像，没有背景)。问题是，如果输入的图像不是英文字母，我希望系统做出正确的反应。例如，如果输入是手写'a‘的图像，那么系统应该输出'a’。但是如果输入是手写的β，甚至是手绘猫，系统应该输出“不是英文字母”。我怎么能做到这一点？如果我使用CNN或其他深度学习算法，那么如何选择表示“非英语字母”类的数据</e
浏览 3提问于2020-03-01得票数 1
我在MNIST数据库上训练了一个模型。然而，由于某些原因，我不能对一个例子进行分类。我的猜测是，我没有为这个例子选择正确的格式，但我尝试了很多方法，但我仍然无法解决这个问题。很抱歉，如果这是显而易见的，我在Python方面没有经验。*10 # file_list[i] = open('data{}.txt'.format(i), 'rb')
print('MNIST
浏览 1提问于2018-04-21得票数 1
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我是CNN的新手，我试图重塑一些图像以进行图像识别，但我一直收到一条错误信息，我不知道该如何修复。Error in py_call_impl(callable, dotsargs, dots#qcStackCode#keywords) :
ValueError:无法将大小为784的数组整形为形状(
浏览 0提问于2022-06-18得票数 0
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我在MNIST数据集上训练CNN，训练和验证准确率约为0.99。__ import print_functionfrom keras.datasets import mnist(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_da
浏览 0提问于2019-04-22得票数 0
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我正在为MNIST时尚数据集创建CNN模型。我已经创建了一个成功的CNN模型。但我想对我从互联网上下载的另一张图像的分类模型进行测试。 我的所有训练和测试集的形状是(28，28，1)。但现在对于我想预测的图像，我将其调整为(28,28)，并将其设置为一个RGB通道 cv2.cvtColor(l
浏览 32提问于2021-03-20得票数 1
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我有一个数据集，与MNIST数据集(28 * 28图像)非常相似。我已经关注了很多关于如何使用tensorflow实现基本神经网络的在线教程，并发现大多数都只是使用：
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_datamnist = input_data.read_data_sets("/tmp/data
浏览 0提问于2017-11-30得票数 0
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从MNIST重构数组
、、、
我正在使用mnist数据集，并希望立即绘制一些数字。这个数据集为我提供了形状(784, )的数组，并表示一个28x28像素的图像。+---+---++---+---++---+---+zero # a
浏览 3提问于2017-12-08得票数 0
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我试图通过以下方式加载mnist数据集：from keras.datasets import mnist但我知道这个错误： File "<stdin>", line 1, in <module>
File "E:\anaconda\lib\
浏览 3提问于2016-01-09得票数 2
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我已经看到了示例tensorflow代码，但我不知道(60000,28,28,1)做了什么，有人能帮助解释它的细节吗？import tensorflow as tf(training_images, training_labels), (test_images, test_labels) = mnist.load_data()
training_images=training_images.reshape(60000, 28,
浏览 2提问于2019-07-27得票数 3
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我有兴趣在我自己的图像集上训练和评估一个卷积神经网络模型。是我一直在学习的教程，它有助于展示tf.layers模块和tf.learn.Estimator类。但是，它使用的数据集(MNIST)只是简单地导入和加载(作为NumPy数组)。我承认，通过创建这些方法，我可能已经把它们放在了第一位，但我认为，也许有一种方法可以将它们用作tf.learn.Estimator的fit()和evaluate()方法的</em
浏览 6提问于2017-07-07得票数 2
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我正在学习使用TensorFlow创建一个学习模型。
我已经成功运行了MNIST教程，现在想用自己的图片测试模型。它们是相同大小的图像(224x224)，并分类为文件夹。现在，我想使用这些图像作为我的模型的输入，如MNIST示例中所示。我试图打开MNIST数据集，但它是不可读的。我想它已经被转换成一些二进制类型了。通过这个例子，我认为MN
浏览 8提问于2016-07-11得票数 1
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我正在学习一个教程，它使用了时装MNIST数据集。每幅图像是一幅28x28灰度图像：(28, 28) keras.layers.Dense(10, activation=tf.nn.softmax)我有一个使用matplotlib导入的颜色PNG的数据集，其
浏览 1提问于2019-04-13得票数 1
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我想把mnist数据集加载到mobilenet V1 CNN，然后我就遇到了这个问题。checking input: expected input_1 to have shape (32, 32, 3) but got array with shape (28, 28, 1) 下面是我的代码
浏览 111提问于2021-02-11得票数 1
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我学习了本教程，并培训了一个从MNIST集合中识别手写数字的模型。下面的代码按预期工作，并为集合中的每个图像打印概率和类train_data = mnist.train.images( shuffle=False))
浏览 1提问于2018-02-25得票数 2
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我有一些黑白数字的图像。我正在使用一个在MNIST上训练的NN模型来对它们进行分类。然而，与MNIST数据集相比，这些数字过于粗糙和粗。例如：我需要平滑的图像，并可能使整体形状稀薄使用OpenCV。
浏览 1提问于2020-01-21得票数 1
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我想在我的数据集上实现堆叠的胶囊自动编码器(参见here)。在实现过程中，我遇到了以下问题： MNIST数据集按如下方式加载： tfds.load(name='mnist', split=subset, **kwargs).repeat().batch(batch_size, 28, 28, 1)}, types: {label: tf.int64, image: tf.uint8}> 我通过替换上面的代码加载我的</
浏览 31提问于2020-04-15得票数 1
然而，当我这样做的时候，我在课程笔记本上被指示要以一种特定的方式去做。目的是将一个四维矢量转化为一个二维矢量。//指示：
为了方便起见，您现在应该将形状的图像(num_px，num_px，3)重新定义在形状(num_px ∗∗ num_px ∗∗ 3, 1)的numpy数组中。在此之后，我们的训练(和测试)数据集是一个numpy数组，其中每个列表示一个扁平的图像
浏览 0提问于2019-02-28得票数 5
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