MNIST手写数字集是研究神经网络时最通用的数据集之一，现如今已经成为模型论证时的一个标杆。近期，Zalando的研究人员发布了一个包含有十种时尚类产品的数据集。...上图就是训练集的25张图片展示 针对这个实验，我会使用tf.Keras，也就是一种高阶的API来构建TensorFlow的训练模型，如果你还没有安装TensorFlow，还没有设定好你的环境，可以看下这个说明...你可以亲自试试！ 训练代数提高能改善预测值吗？ 当然，我们需要远超过5代，但这会改善我们的模型吗？ 当我们用20代重新训练我们的数据时，我们看到以下损失。 ? ?...尽管在训练集种损失已经逐渐降得很低了，但我们可以看到它并没有对测试数据产生这样的效果，因为两种模型的损失总体上都有所增加。 可视化预测 现在我们可以使用训练好的模型来对时尚类图像进行分类。...这篇博客的灵感来自玛格丽特·梅纳德-里德关于这些数据的精彩的博客，以及我读过的许多关于训练神经网络的各种方法和决策的其他博客。
场景 为了说明如何利用这些NVIDIA GPU运行时，我们将使用计算机视觉图像分类示例，并训练一个深度学习模型，以使用Fashion MNIST数据集对时尚商品进行分类。...从那里，您可以在项目页面的右上角创建一个新会话。创建会话时，我们可以从不同的CPU / RAM和GPU配置中进行选择。就我而言，我选择了4核/ 8GB RAM和1个GPU。...在以下示例中，我将使用本机CML IDE，但如果您愿意，JupyterLabis也可在CML中使用。 有了我们的IDE和会话，我们现在需要安装相关的库。...在我的tensorflow子文件夹的`main.py`脚本中，您可以在顶部看到pip命令来安装库。...您现在就可以在Tensorflow中开始在CML中使用GPU。其他子文件夹可以用相同的方式设置，并可以让您自己进行探索。
【机器学习炼丹术】的学习笔记分享 参考目录： 0 为什么学TF 1 Tensorflow的安装 2 数据集构建 2 预处理 3 构建模型 4 优化器 5 训练与预测 0 为什么学TF 之前的15节课的...就好比，PyTorch是冲锋枪，TensorFlow是步枪，在上战场前，我们可以选择带上冲锋枪还是步枪，但是在战场上，可能手中的枪支没有子弹了，你只能在地上随便捡了一把枪。...本系列预计用3节课来简单的入门一下Tensorflow2. 和PyTorch的第一课一样，我们直接做一个简单的小实战。MNIST手写数字分类，Fashion MNIST时尚服装分类。 ?...1 Tensorflow的安装 安装TensorFlow的方法很简单，就是在控制台执行： pip install tensorflow --user 这里的--user是赋予这个命令执行权限的，一般我都会带上...大家应该能理解训练集、验证集和测试集的用途和区别吧，我在第二课讲过这个内容，在此不多加赘述。
近年来已经有越来越多的用户使用上了云服务器，而随着使用者的增加，很多云服务器服务商对于云服务器的服务价格也开始松动，在这种良性循环下，很多用户都希望能够利用云服务器来实现一些功能，那么云服务器安装数据库可以吗...云服务器上的数据库安全吗？...云服务器安装数据库可以吗 数据库是很多用户都非常熟悉的一种软件，但很多人都只在普通电脑上使用过数据库，对于云服务器由于比较陌生，因此对于能不能在云服务器上也按照自己的需求来安装数据库不是十分清楚，其实云服务器目前所提供的功能是非常丰富的...，只要普通电脑上可以进行的操作都完全可以在云服务器上进行，因此在云服务器安装数据库是完全可行的。...云服务器上的数据库安全吗 由于数据库中通常会保存大量机密的重要文件，因此很多用户对于数据库的安全性都非常重视，虽然云服务器安装数据库是完全可行的，但云服务器上的数据库的安全性却仍然让很多人感到担心，但其实云服务器对于安全性的考量远远超过了普通家用电脑
使用TensorFlow甄别图片中的时尚单品 MNIST数据集是一个经典的机器学习数据集，该数据集由像素大小28*28的手写数字图片构成，每一个图片都由该图片对应的数字标记，经常用于实现用机器学习模型识别其中的数字来完成对机器学习算法的性能对标...以下是Jupyter Notebook中的整个实现过程： 在tensorflow虚拟环境中启动jupyter notebook steve@steve-Lenovo-V2000:~$ source...以上5张图片是使用深度分类器实际进行的5次预测，你可以看到5件衣服以及顶部使用数字标明的衣服种类。实际标签依次为0、0、9、8、5，我们的预测结果为0、0、9、8、5。...事实上，深度分类器的hidden_units参数对预测结果的准确度有着莫大的影响。该参数指定使用的深度神经网络使用几层hidden layer以及每个layer有几个神经元。...你可以尝试改变该参数以取得更高的准确率。我将在下一个例子里使用tensorboard详细说明训练过程，以及参数将对训练结果造成怎样的影响。
https://blog.csdn.net/Solo95/article/details/80067525 使用TensorFlow甄别图片中的时尚单品 MNIST数据集是一个经典的机器学习数据集...以下是Jupyter Notebook中的整个实现过程： 在tensorflow虚拟环境中启动jupyter notebook steve@steve-Lenovo-V2000:~$ source...以上5张图片是使用深度分类器实际进行的5次预测，你可以看到5件衣服以及顶部使用数字标明的衣服种类。实际标签依次为0、0、9、8、5，我们的预测结果为0、0、9、8、5。...事实上，深度分类器的hidden_units参数对预测结果的准确度有着莫大的影响。该参数指定使用的深度神经网络使用几层hidden layer以及每个layer有几个神经元。...你可以尝试改变该参数以取得更高的准确率。我将在下一个例子里使用tensorboard详细说明训练过程，以及参数将对训练结果造成怎样的影响。
在传统编程中，程序员的工作是直接编写软件或代码，但在深度学习和神经网络中，软件可以说是网络本身，在训练过程中自动产生的网络权重。...这就是为什么我们可以在GitHub的URL上看到zalandoresearch，那里有Fashion-MNIST的数据集可供下载。...MNIST -有10个类(每个0-9位对应一个类) Fashion-MNIST -有10个类(这是故意的) 让我们看看论文 在ArXiv上阅读Fashion-MNIST的论文。...此外，所有的机器学习库(如scikit-learn) 和深度学习框架(如Tensorflow、PyTorch)都提供了辅助功能和方便的示例，可以开箱即用地使用MNIST。...我们将在下一篇中访问fashion - mnist，通过一个名为torchvision的PyTorch vision库，并建立我们的第一个神经网络，它可以准确地预测给定输入的时尚图像的输出类。
MNIST数据集官网地址： http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ MNIST在TensorFlow中可以直接导入使用。...在TensorFlow2.0中使用示例如下： from tensorflow.keras.datasets import mnist (x_train, y_train), (x_test, y_test...可能是见MNIST太烂大街了，德国的一家名为Zalando的时尚科技公司提供了Fashion-MNIST来作为MNIST数据集的替代数据集。...Fashion MNIST包含了10种类别70000个不同时尚穿戴品的图像，整体数据结构上跟MNIST完全一致。每张图像的尺寸同样是28*28。...Fashion MNIST同样也可以在TensorFlow中直接导入。
问： 假设我有这个脚本： export.bash #!...echo $VAR 有没有一种方法可以通过只执行 export.bash 而不 source 它获取 $VAR？ 答： 不可以。 但是有几种可能的解决办法。...在调用 shell 的上下文中执行脚本: $ cat set-vars1.sh export FOO=BAR $ . set-vars1.sh $ echo $FOO BAR 另一种方法是在脚本中打印设置环境变量的命令.../set-vars2.sh)" $ echo "$FOO" BAR 在终端上执行 help export 可以查看 Bash 内置命令 export 的帮助文档： # help export export...help eval 相关阅读： 用和不用export定义变量的区别 在shell编程中$(cmd) 和 `cmd` 之间有什么区别 ----
错误原因在TensorFlow 2.0版本之后，官方已经弃用了Session对象。在旧版本的TensorFlow中，Session用于执行计算图中的操作。...回退到TensorFlow 1.x版本：如果你的代码依赖于旧版本的TensorFlow，并且其中大量的代码基于Session对象，那么你可以考虑回退到TensorFlow 1.x版本，以保持代码的兼容性...可以使用以下命令安装TensorFlow 1.x版本：shellCopy codepip install tensorflow==1.15 # 安装TensorFlow 1.15版本请注意，回退到TensorFlow...在旧版本的TensorFlow中，创建一个Session对象是必需的，以便在计算图中执行操作。...如果有需要，可以将你的代码迁移到Eager Execution模式，或者考虑回退到TensorFlow 1.x版本。祝你使用TensorFlow开发愉快！
不管是简单的还是复杂的代码演示，惊讶的发现没有一个可以跑的，最后发现我以前写的tensorflow+Kears教程居然可以跑，结果一跑一个更大的悲剧等着我，直接跟我说CUDA版本不是10.0的版本，版本太低...，这些不是在tensorflow1.x中必须的吗，怎么说没就没有了，告诉你是真的没有，在tensorflow2.0中，如果还想让它有怎么办?...原因： 找不到cudart64_100.dll，这个是CUDA10.0的，我之前安装的是CUDA9.0，tensorflow2.0不支持了，所以这个必须换，怎么办，一顿卸载安装+配置猛如虎，我终于全部搞定了...官方提供的另外一个神器，可以帮助它代码自动的从v1版本转换到v2版本，可能连tensorflow官方自己也不好意思它跨度这么大的版本更新，所以还算提供了一个贴心的工具。...但是我有个疑问，如果这样我升级干嘛，就是为了版本号吗？ 总之一句话，升级不谨慎、代码靠手改！ 后来我又看了看tensorflow2.0的宣传，它说强大、易用、可扩展！
tf.compat.v1是TensorFlow中的compatibility模块，它提供了与旧版本兼容的API。...None, 10))# 其他操作...通过使用tf.compat.v1.placeholder，你可以在较新的TensorFlow版本上继续使用旧版本的代码。...最后，我们在测试集上评估模型的准确性。...根据你的具体场景和需求，可以修改代码以适应你的模型和数据集。Placeholder在TensorFlow中，placeholder是一种特殊的操作，用于表示一种占位符，可以在稍后执行时提供具体的数值。...在创建时，我们可以指定数据类型和形状，也可以将其留空，并在稍后通过feed_dict传入具体的数值。 在使用placeholder时，我们可以将其视为一个张量，可以在计算图中使用。
Fashion Mnist --- 一个图片识别的延伸案例 在TensorFlow官方新的教程中，第一个例子使用了由MNIST延伸而来的新程序。...时尚单品的类型，同样也是分为10类，跟手写数字识别的分类维度相同。因此实际上，这个例子看起来美观也有趣很多，但是在技术层面上，跟传统的MNIST没有区别。...), (test_images, test_labels) = fashion_mnist.load_data() # 如同数字识别的0-9十类，这里也将时尚潮品分了以下十类 # 所以本质上，这跟手写数字的识别是完全一致的...，同时显示图片的标注信息 # 你可能注意到了，我们在显示图片的时候，并没有跟前面显示手写字体图片一样，把图片的规范化数据还原为0-255， # 这是因为实际上mathplotlib库可以直接接受浮点型的图像数据...预测的时候，则并不需要很大的运算量，就可以在普通的设备上执行了。
但我们真的别无选择吗？medium 的一位博主表示，事实并非如此。一款名为 PlaidML 的深度学习框架可以破解这个困境。 ? 为什么要用 GPU 做并行计算？...之后 PlaidML 0.3.3 发布，开发者可以借助 Keras 在自己的 AMD 和英特尔 GPU 上完成并行深度学习任务。...这样以来，我们就已安装所有设备，并且可以使用 GPU 来运行深度学习项目了。 在 fashion mnist 上创建 CNN 分类器 首先，启动 Jupyter Notebook。...我们训练的卷积神经网络模型在时尚分类任务上达到了 91% 的准确率，训练只用了 2 分钟！这个数字可能看起来并不惊艳，但想想 CPU 训练要多久吧： ?...在 PlaidML 的 GitHub 页面上你能看到更多的 demo 和相关项目，相信随着这一工具的不断发展，它可以支持的算法也会越来越多。我们在自己的笔记本上，也能快速试验个小模型。
有人曾调侃道："如果一个算法在 MNIST 不 work，那么它就根本没法用；而如果它在 MNIST 上 work，它在其他数据上也可能不 work"。...取代 MNIST 数据集的原因由如下几个： MNIST 太简单了，很多算法在测试集上的性能已经达到 99.6%！不妨看看我们基于 scikit-learn 上的评测 [2] 和这段代码 [3]。...如下图，在 MNIST 上的想法没法迁移到真正的机器视觉问题上。 ? 2. 获取数据 你可以使用以下链接下载这个数据集。...使用 Python（需要安装 NumPy） 你可以直接使用 utils/mnist_reader： ? 使用 Tensorflow ?...PCA 在 Fashion-MNIST（左侧）和经典 MNIST 上的可视化（右侧） ? 6.
)，这回是在我自己实验室的服务器上 我的背景：第一次 | 正式使用tensorflow | 要开始排坑了 | 我爱Pytorch | 用之前碎碎念 项目地址：https://github.com/google...手动下载数据集 在自己电脑上从网址 http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ 手动下载数据集（四个，上文有提到） 这个时候需要注意⚠️，有些浏览器下载压缩包会自动给解压。...我的电脑就自动给解压了，并且在浏览器里没有找到 [不要解压] 的选项。 于是换一种下载方法： 在数据集处右键获得数据集链接，直接在命令行输入 [wget + 链接] 下载未解压版本。...本地使用tfds下载安装数据集 之前报url的错误是是服务器上，由于服务器无法访问国外网站，又无法保证链接稳定； 目前来看其他方法也行不通。 所以最后一个办法。...总结： input_data 和 tfds 的数据集调用方式和问题解决方式不一样，目前来看，input_data如果出现无法下载数据集的问题可以用手动下载来解决，tfds上如果出现无法下载数据集的问题只有换电脑这一种解决方式
[Keras深度学习浅尝]实战一·DNN实现Fashion MNIST 数据集分类 此实战来源于TensorFlow Keras官方教程 Fashion-MNIST是一个替代MNIST手写数字集的图像数据集...它是由Zalando（一家德国的时尚科技公司）旗下的研究部门提供。其涵盖了来自10种类别的共7万个不同商品的正面图片。...Fashion-MNIST的大小、格式和训练集/测试集划分与原始的MNIST完全一致。60000/10000的训练测试数据划分，28x28的灰度图片。...你可以直接用它来测试你的机器学习和深度学习算法性能，且不需要改动任何的代码。...导入相关包 # TensorFlow and tf.keras import os os.environ["KMP_DUPLICATE_LIB_OK"]="TRUE" import tensorflow
就是写一个数字识别的程序，下面我按照Tensorflow的网站介绍，搭建了windows的开发环境。...环境的安装 我的是windows环境，没装python。...1.去python网站下载python3.5.x的 windows版安装程序，虽然现在最新版的python是3.6.1，但TensorFlow的教程上写的是3.5.x, 所以我没有用最新的，而是下载了3.5.3...这里都是例子，其中mnist_deep.py就是一个进行数字识别的深度学习的例子，它使用了Tensorflow上的图片库来进行学习和校验，让我们看看它运行的结果，把mnist_deep.py拷贝到某个目录...在这里欢迎各位新手也都能加入到深度学习的坑里来 注：这里例子使用的素材不是普通的图片格式，而是自定义的格式，格式的介绍可以看这里 http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ 参考资料
这样一来，Capsule 也就具有更好的解释性。 在实验结果上，CapsNet 在数字识别和健壮性上都取得了不错的效果。...详情可以 日前，该论文的第一作者 Sara Sabour 在 GitHub 上公布了论文代码，大家可以马上动手实践起来。...雷锋网 AI 研习社将教程编译整理如下：终于盼来了Hinton的Capsule新论文，它能开启深度神经网络的新时代吗？...所需配置： TensorFlow(点击 http://www.tensorflow.org 进行安装或升级) NumPy (详情点击 http://www.numpy.org/ ) GPU 执行 test...full 训练指令： 也可以执行--validate=true as well 在训练-测试集上训练 执行 --num_gpus=NUM_GPUS 在多块GPU上训练 python experiment.py
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