https://blog.csdn.net/haluoluo211/article/details/79718589 本文给出使用tensorflow使用CNN构架的mnist分类问题： 构架图如下...准备输入数据: # declare the training data placeholders # input x - for 28 x 28 pixels = 784 - this is the flattened...layers layer1 = create_new_conv_layer(x_shaped, 1, 32, [5, 5], [2, 2], name='layer1') 其中x_shaped为输入数据...print(sess.run(accuracy, feed_dict={x: mnist.test.images, y: mnist.test.labels})) 训练，以及测试结果如下： ?...参考： http://adventuresinmachinelearning.com/convolutional-neural-networks-tutorial-tensorflow/#comment
使用tensorflow构建如上图所示的CNN用于对MNIST数据集进行softmax classification。...理论部分不再赘述，完整的代码如下： import tensorflow as tf import numpy as np from tensorflow.examples.tutorials.mnist...import input_data mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True) # hyperparameter...warning是说新版本的tensorflow把mnist数据集移动到了别的地方，建议你从别的地方导入进来。这篇博文仅做例子。...实际使用tensorflow的时候，你都是自己写读取数据的函数什么的，需要根据数据集的存储格式写不同的Python代码。
article/details/84319487 https://blog.csdn.net/weixin_39673686/article/details/81068582 import tensorflow...as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data # 自己下载 MNIST_data 数据集， csdn 上下载很快...mnist_data_folder="/home/zhangjun/miniconda3/envs/tensorflow/MNIST_data" mnist=input_data.read_data_sets...(mnist_data_folder,one_hot=True) x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 784]) W = tf.Variable(tf.zeros..., y_: mnist.test.labels}))
这次对最近学习tensorflow的总结，以理解MNIST手写字识别案例为例来说明 原始的网址：https://www.tensorflow.org/versions/r0.12/tutorials.../mnist/beginners/index.html#mnist-for-ml-beginners 0、数据解释 数据为图片，每个图片是28像素*28像素，带有标签，类似于X和Y，X为28像素*28像素的数据...][0,0,0,0,1,0,0,0,0,0] 2、数据的读入 用代码来下载数据并读取 #加载tensorflow包 import tensorflow as tf #加载读取函数 from tensorflow.examples.tutorials.mnist...import input_data #读数据，one_hot表示将矩阵处理为行向量，即28*28 => 1*784 mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data...=== 上面便是完整的思路之一，下面给出完整的代码： #加载包 import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import
tf2集成的keras非常好用，对一些简单的模型可以快速搭建，下面以经典mnist数据集为例，做一个demo，展示一些常用的方法1 导入包并查看版本号import matplotlib as mplimport...as tffrom tensorflow import kerasprint(tf....__version__)2 获取数据集并归一化这里如果不做归一化模型会不收敛，用的sklearn的归一化这里注意:fit_transform指的是训练数据用的归一化，会记录下均值和方差transform...转换成浮点接着归一化的时候需要二维的输入，这里是三维，所以用reshape：x_train: [None, 28, 28] -> [None, 784]归一化完了之后要再变回来，所以再用一个reshapefashion_mnist...= keras.datasets.fashion_mnist(x_train_all, y_train_all), (x_test, y_test) = fashion_mnist.load_data
我们使用tensorflow实现类似于上图的简单深度网络，用于mnist数据集预测模型的实现。理论方面不再赘述。...实现如下： import tensorflow as tf import random import matplotlib.pyplot as plt from tensorflow.examples.tutorials.mnist...import input_data tf.set_random_seed(1) mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True..., Y: mnist.test.labels})) # Choose one and predict r = random.randint(0, mnist.test.num_examples...: ", sess.run(tf.argmax(L3, 1), feed_dict={X: mnist.test.images[r: r+1]})) plt.imshow(mnist.test.images
而在机器学习中，入门的例子称之为MNIST。 MNIST是一个简单的视觉计算数据集，它是像下面这样手写的数字图片： ?...下面这2行代码的作用是从MINIST官网自动下载并读取数据： from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_data_sets...("MNIST_data/", one_hot=True) MINIST的数据分为2个部分：55000份训练数据（mnist.train）和10000份测试数据（mnist.test）。...训练数据集和测试数据集都是同样的结构，例如：训练的图片名为 mnist.train.images 而训练的标签名为 mnist.train.labels。...# 这里使用的是整个mnist.test的数据 print(sess.run(accuracy, feed_dict={x: mnist.test.images, y_: mnist.test.labels
下面是TF2.0 入门demo, 训练集是MNIST。...as tffrom tensorflow.keras.layers import Dense, Flatten, Conv2D,Dropoutfrom tensorflow.keras import...Model#加载并准备 MNIST 数据集。...mnist = tf.keras.datasets.mnist(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()x_train, x_test...batch 以及混淆数据集：train_ds = tf.data.Dataset.from_tensor_slices( (x_train, y_train)).shuffle(10000).batch
https://blog.csdn.net/haluoluo211/article/details/79704120 本文讲述使用tensorflow解决mnist分类问题： 使用一个隐藏层神经网络...784 * 10分类mnist 使用两个隐藏层神经网络784 * 300 * 10分类mnist 其中单层784 * 4隐藏层的网络构架如下图: ?...具体代码如下: # coding:utf-8 import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data...下面看下 784 * 300 * 10 结构的网络的结构，代码如下: import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist.../tensorflow-mnist-beginner
MNIST机器学习入门 博文 ID：机器学习和TensorFlow都不太了解的新手。...MNIST数据集 MNIST数据集的官网是这份代码，然后用下面的代码导入到你的项目里面，也可以直接复制粘贴到你的代码文件里面。...import tensorflow.examples.tutorials.mnist.input_data mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/"..., one_hot=True) 下载下来的数据集被分成两部分：60000行的训练数据集（mnist.train）和10000行的测试数据集（mnist.test）。...训练数据集和测试数据集都包含xs和ys，比如训练数据集的图片是mnist.train.images ，训练数据集的标签是 mnist.train.labels。 每一张图片包含28X28个像素点。
/tensorflow/ 2.参考云水木石的文章，链接：https://mp.weixin.qq.com/s/DJxY_5pyjOsB70HrsBraOA 2.下载并解压数据集 MNIST数据集下载链接...4.数据准备 import warnings warnings.filterwarnings('ignore') import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist...5.数据观察 本章内容主要是了解变量mnist中的数据内容，并掌握变量mnist中的方法使用。...5.3 mnist.train.images观察 查看mnist.train.images的数据类型和矩阵形状。...5.如何进一步提高模型准确率，请阅读本文作者的另一篇文章《基于tensorflow+DNN的MNIST数据集手写数字分类预测》，链接：https://www.jianshu.com/p/9a4ae5655ca6
import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist_data_folder...="/home/socialbird/Downloads/MNIST_data" mnist=input_data.read_data_sets(mnist_data_folder,one_hot=True...tf.InteractiveSession() tf.global_variables_initializer().run() # Train for _ in range(1000): batch_xs, batch_ys = mnist.train.next_batch...accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, tf.float32)) print(sess.run(accuracy, feed_dict={x: mnist.test.images..., y_: mnist.test.labels})) 先去下载区下载一个mnist数据集，然后放在目录下，然后改folder路径就可以成功读取了
参考文献 Tensorflow 机器学习实战指南 源代码请点击下方链接 Tesorflow 实现基于 MNIST 数据集上简单 CNN[1] 少说废话多写代码 下载并读取 MNIST 数据集 import...matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow.contrib.learn.python.learn.datasets.mnist...a graph session sess = tf.Session() # 下载并读取数据集 # 如果本地没有temp文件夹需要从Tensorflow官网下载 data_dir = 'temp' mnist...= read_data_sets(data_dir) # 把mnist.train.images中的数据集变换成(28*28)的数据格式，原文件中以784维向量的形式保存 train_xdata =...参考资料 [1] Tesorflow实现基于MNIST数据集上简单CNN: https://github.com/Asurada2015/TF_Cookbook/blob/master/08_Convolutional_Neural_Networks
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temsorflow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MNIST数据集中的每一张图片都代表了0~9中的一个数字。...为了方便实用，tensorflow提供了一个类来处理MINST数据。这个类会自动下载并转化MNIST数据的格式，将数据从原始的数据包中解析成训练和测试神经网络时使用的格式。...from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data# 载入MNIST数据集，如果指定地址/path/to/MNIST_data下没有已经下载好的数据集
选自freeCodeCamp 作者：Kevin Scott 机器之心编译 参与：李诗萌、路 数据清理是数据科学和机器学习中的重要组成部分，本文介绍了如何在 Tensorflow.js（0.11.1）中处理...MNIST 图像数据，并逐行解释代码。...本文将采用 Tensorflow.js（0.11.1）的 MNIST 样例（https://github.com/tensorflow/tfjs-examples/blob/master/mnist/data.js...MNIST 样例 18 import * as tf from '@tensorflow/tfjs'; 19 20 const IMAGE_SIZE = 784; 21 const NUM_CLASSES...TensorFlow.js 团队一直在改进 TensorFlow.js 的底层数据 API，这有助于更多地满足需求。
最近在tensorflow环境下用CNN来实现mnist，里面设计了一些tensorflow的函数，在之后的学习中肯定会经常使用，因此记录整理下来。...这是一个截断的产生正太分布的函数，就是说产生正态分布的值如果与均值的差值大于两倍的标准差，那就重新生成，和一 般的正太分布的产生随机数据比起来，这个函数产生的随机数与均值的差距不会超过两倍的标准差...1 multiply这个函数实现的是元素级别的相乘，也就是两个相乘的数元素各自相乘，而不是矩阵乘法 2 两个相乘的数必须有相同的数据类型，不然就会报错 tf.reduce_sum(tensor...as tf import numpy as np #生成形状为2*2*3的三维数据 x = np.asarray([[[1,2,3],[4,5,6]],[[7,8,9],[10,11,12]]]) x_p...as tf import numpy as np #生成形状为2*2*3的三维数据 x = np.asarray([[[1,2,3],[4,5,6]],[[7,8,9],[10,11,12]]]) x_p
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_sets...", one_hot=True, reshape=False)import tensorflow as tf 这里有个one_hot=True，one_hot表示独热编码，可以看下面的图片理解意思：...一个 epoch是指整个数据集正向反向训练一次。 batch size 是一次拿多少数据去训练，具体可以参考What is a batch in TensorFlow?
MNIST是Mixed National Institue of Standards and Technology database的简称，中文叫做美国国家标准与技术研究所数据库。...此文在上一篇文章《基于tensorflow+DNN的MNIST数据集手写数字分类预测》的基础上修改模型为循环神经网络模型，模型准确率从98%提升到98.5%，错误率减少了25% 《基于tensorflow...+DNN的MNIST数据集手写数字分类预测》文章链接：https://www.jianshu.com/p/9a4ae5655ca6 0.编程环境 操作系统：Win10 tensorflow版本...MNIST数据集下载链接: https://pan.baidu.com/s/1fPbgMqsEvk2WyM9hy5Em6w 密码: wa9p 下载压缩文件MNIST_data.rar完成后，选择解压到当前文件夹...方法； 第6行代码表示重置tensorflow图 第7行代码加载数据库MNIST赋值给变量mnist； 第8-13行代码定义超参数学习率learning_rate、批量大小batch_size、步数
通过这个例子，我们将了解如何将数据转化为神经网络所需要的数据格式，以及如何使用TensorFlow搭建简单的单层和多层的神经网络。 二．...MNIST数据集 MNIST数据集可以从网站http://yann.lecun.com/exdb/mnist/上下载，需要下载的数据集总共有4个文件，其中“train-images-idx3-ubyte.gz...TensorFlow的示例代码中已经对MNIST数据集的处理进行了封装，但是作为第一个程序，我们希望带着读者从数据处理开始做，数据处理在整个机器学习项目中是很关键的一个环节，因此有必要在第一个项目中就让读者体会到它的重要性...图2 实现Mnist手写数字识别的两层神经网络结构 接下来我们实现具体的代码，首先导入上一小节中我们实现的数据处理的类以及TensorFlow的包： ?...第28行我们定义了交叉熵损失函数，关于交叉熵损失函数在本章第三小节中我们已经做了介绍，“”计算的是一个“batch”的训练样本数据的交叉熵，每个样本数据都有一个值，TensorFlow的“reduce_mean
文章目录 mnist数据集 简介 图片和标签 One-hot编码（独热编码） 神经网络的重要概念 输入（x）输出（y）、标签（label） 损失函数（loss function） 回归模型 学习速率 softmax...激活函数 Tensorflow识别手写数字 构造网络 model.py 训练 train.py 验证准确率 train.py 主函数 train.py mnist数据集 简介 MNIST是一个入门级的计算机视觉数据集...识别手写数字 源代码&数据集已上传到 Github 构造网络 model.py import tensorflow as tfclass Network: def __init__(self):...as tffrom tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_datafrom model import Networkclass Train:...来源：http://geektutu.com/post/tensorflow-mnist-simplest.html
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
云直播
对象存储
腾讯会议
