MNIST的LSTM示例 - 腾讯云开发者社区

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...=ksize, strides=strides, padding='SAME') return out_layer 下面安装代码的line...其中x_shaped为输入数据， 1代表channel(第一层gray图片只有一个channel), 32代表有32个filter，[5, 5]代表filter核大小，[2, 2]代表pool池化层的大小...flattened = tf.reshape(layer2, [-1, 7 * 7 * 64]) 其中-1代表训练中的某个sample 第一个全连接层： # setup some weights and...print(sess.run(accuracy, feed_dict={x: mnist.test.images, y: mnist.test.labels})) 训练，以及测试结果如下： ?

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tensorflow mnist神经网络示例

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: ?...# Read data mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True) image_size = 28 labels_size..., labels: mnist.test.labels}) print("Test accuracy: %g %%" % (test_accuracy*100)) 单层的识别效果一般，测试集上面的结果勉强达到...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...import input_data # Read data mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True) # Python

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LSTM使用MNIST手写数字识别实战的代码和心得

RNN的架构除了RNN类中的模型不同，其他的构架与CNN类似，如果还没有阅读过CNN文章的可以点击下方链接进入： CNN使用MNIST手写数字识别实战的代码和心得 LSTM(Long Short-Term...Memory长短时记忆网络)虽然在MNIST手写数字识别方面不擅长，但是也可以进行使用，效果比CNN略显逊色对LSTM使用MNIST手写数字识别的思路图 undefined LSTM是在RNN的主线基础上增加了支线...batch_size在这里选取的是100，选择了一个隐藏层和128的神经元，对LSTM结构进行部署， MNIST长宽为28，选取一行28作为一份数据传入input_size,RNN是按照时间序列进行传值...（100, 128）再进入全连接层后将hidden_size的128变为所需要的输出的10种图片的维度（100, 10）对超参数的定义 #定义超参数 input_size = 28 time_step...(batch_size, time_step, hidden_size) out, _ = self.lstm(x, (h0, c0))#torch.Size([100, 28,

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keras 双向LSTM 简单示例

示例1：仅返回各个时刻的状态 import tensorflow.compat.v1 as tf from keras.layers import ConvLSTM2D,TimeDistributed...sum”,”mul”,”concat”,”ave”,None],默认是“concat”模式，两个LSTM的输出沿channel维度串联。...示例2：同时返回各个时刻的输出，与最后一个时刻的状态（注意输出的排序） import tensorflow as tf import numpy as np import keras from keras.layers...==h2) 可见，在双向LSTM中，如果输出LSTM的最后一个时刻的cell状态，得到的输出的排序是：lstm_out1, lstm_out2, h1, c1, h2, c2。...其中lstm_out1,h1,c1是前向LSTM的输出，lstm_out2,h2,c2是后向LSTM的输出。

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caffe随记（四） --- mnist示例超详细讲解

这个mnist手写体数字识别的例子可以说是caffe中的 Hello World。...mnist最初用于支票上的手写数字识别,针对mnist识别的专门模型是Lenet，这是由Yan LeCun大神搞出来的，可以说是最早的CNN实例。...这里只有1个file，即是get_mnist.sh脚本，我们就是运行它来下载mnist数据的，来看一下此脚本里面写的什么打开此脚本：vim get_mnist.sh ?.../data/mnist/get_mnist.sh ? 然后就显示以下内容 ? 下载完毕，原来的文件夹里多了四个文件 ?...mnist的文件夹，我们就要用到里面的东西 ?

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教程 | 使用MNIST数据集，在TensorFlow上实现基础LSTM网络

选自GitHub 机器之心编译参与：刘晓坤、路雪本文介绍了如何在 TensorFlow 上实现基础 LSTM 网络的详细过程。作者选用了 MNIST 数据集，本文详细介绍了实现过程。...我们的目的这篇博客的主要目的就是使读者熟悉在 TensorFlow 上实现基础 LSTM 网络的详细过程。我们将选用 MNIST 作为数据集。.../", one_hot=True) MNIST 数据集 MNIST 数据集包括手写数字的图像和对应的标签。...MNIST 就正好提供了这样的机会。其中的输入数据是一个像素值的集合。我们可以轻易地将其格式化，将注意力集中在 LSTM 实现细节上。...每一个 num_units LSTM 单元都可以看作一个标准的 LSTM 单元： ?

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基于CNN和LSTM的气象图降水预测示例

今天我们来使用CNN和LSTM进行一个有趣的实验。我们这里使用荷兰皇家气象研究所(也称为KNMI)提供的开放数据集和公共api，来获取数据集并且构建模型预测当地的降水量。...定义问题最原始的也是最简单的预测视频中的下一帧的内容的方法是使用CNN和LSTM。我们是否可以将预测天气雷达的下一个捕获信号的问题简化为预测视频中的下一帧的问题呢（雷达的讯号也是图像序列）。...ConvLSTM2D层就像简单的LSTM层，但是它们的输入和循环转换卷积。ConvLSTM2D层在保留输入维度的同时，随着时间的推移执行卷积运算。...你可以把它想象成一个简单的卷积层，它的输出被压平，然后作为输入传递到一个简单的LSTM层。...batch_size, epochs=epochs, validation_data=(X_val, y_val), verbose=1, ) 结果在训练模型之后，使用来自验证数据集的示例数据进行测试

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基于CNN和LSTM的气象图降水预测示例

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使用PyTorch-LSTM进行单变量时间序列预测的示例教程

对于这些例子中的每一个，都有事件发生的频率(每天、每周、每小时等)和事件发生的时间长度(一个月、一年、一天等)。在本教程中，我们将使用PyTorch-LSTM进行深度学习时间序列预测。...我们的目标是接收一个值序列，预测该序列中的下一个值。最简单的方法是使用自回归模型，我们将专注于使用LSTM来解决这个问题。数据准备让我们看一个时间序列样本。...模型架构我们将使用一个单独的LSTM层，然后是模型的回归部分的一些线性层，当然在它们之间还有dropout层。该模型将为每个训练输入输出单个值。...# set option for device selection # LSTM Layer self.lstm = nn.LSTM(n_features,...但是我们通过这个示例完整的介绍了时间序列预测的全部过程，我们可以通过尝试架构和参数的调整使模型变得得更好，预测得更准确。本文只处理单变量时间序列，其中只有一个值序列。

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caffe c++示例（mnist 多层感知机c++训练，测试）

caffe训练网络模型一般直接使用的caffe.bin: caffe train -solver solver.prototxt，其实这个命令的本质也是调用c++的Solver....本文给出使用纯c++代码，使用mnist数据+多层感知机网络，训练数字分类问题。然后用C++调用训练好的模型测试分类。.../mnist_train_lmdb" batch_size: 64 backend: LMDB } } layer { name: "mnist" type: "Data"...当然原始的caffe的构建感觉还是比较复杂(主要是cmake)，我这里仅仅使用cmake构建，而且简化点，当然最重要的是支持CLion直接运行调试（如果需要这个工程可以评论留下你的邮箱，我给你发送过去）...最后给出了使用纯C++结合多层感知机网络训练mnist的示例内容如下： caffe c++示例（mnist 多层感知机c++训练，测试）类似与caffe一样按照layer、solver、loss、net

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lstm的keras实现_LSTM算法

如何开发一个滑动窗口的视频预测问题的CNN-LSTM。...希望的是，展平层的矢量输出是图像的压缩和/或比原始像素值更显著的表示。定义LSTM模型的组件。使用具有50个记忆单元的单个LSTM层，在经过反复试验后将其配置。...model.compile(loss= binary_crossentropy , optimizer= adam , metrics=[ acc ]) print(model.summary()) 运行此示例打印已编译模型的摘要...如果在IDE或笔记本电脑上运行示例，可通过设置verbose = 0关闭进度条。...运行结果可能会有所不同，如果不是100％准确性，尝试多运行该示例几次。

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使用PyTorch-LSTM进行单变量时间序列预测的示例教程

来源：Deephub Imba 本文约4000字，建议阅读10分钟在本教程中，我们将使用PyTorch-LSTM进行深度学习时间序列预测。时间序列是指在一段时间内发生的任何可量化的度量或事件。...最简单的方法是使用自回归模型，我们将专注于使用LSTM来解决这个问题。数据准备让我们看一个时间序列样本。下图显示了2013年至2018年石油价格的一些数据。这只是一个日期轴上单个数字序列的图。...模型架构我们将使用一个单独的LSTM层，然后是模型的回归部分的一些线性层，当然在它们之间还有dropout层。...# set option for device selection # LSTM Layer self.lstm = nn.LSTM(n_features,...但是我们通过这个示例完整的介绍了时间序列预测的全部过程，我们可以通过尝试架构和参数的调整使模型变得得更好，预测得更准确。本文只处理单变量时间序列，其中只有一个值序列。

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深度学习算法优化系列十八 | TensorRT Mnist数字识别使用示例

" << std::endl; // Build 此函数通过解析caffe模型创建MNIST网络，并构建用于运行MNIST（mEngine）的引擎 if (!...sample.infer()) { return gLogger.reportFail(sampleTest); } // 用于清除示例类中创建的任何状态，内存释放...细节：此函数通过解析caffe模型创建MNIST网络，并构建用于运行MNIST（mEngine）的引擎 //!...参数：指向将用MNIST网络填充的网络指针 //! //! 参数：指向引擎生成器的生成器指针 //!...细节：此函数是示例的主要执行功能。它分配缓冲区，设置输入，执行推理引擎并验证输出。 //!

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TensorFlow实现流行机器学习算法的教程汇总（23）

第二步：为TF新手准备的各个类型的案例、模型和数据集初步了解：TFLearn TensorFlow 接下来的示例来自TFLearn，这是一个为 TensorFlow 提供了简化的接口的库。...里面有很多示例和预构建的运算和层。使用教程：TFLearn 快速入门。通过一个具体的机器学习任务学习 TFLearn 基础。开发和训练一个深度神经网络分类器。...一种用于 MNIST 分类任务的多层感知实现 https://github.com/tflearn/tflearn/blob/master/examples/images/dnn.py 卷积网络（MNIST...用于分类 MNIST 数据集的一种卷积神经网络实现 https://github.com/tflearn/tflearn/blob/master/examples/images/convnet_mnist.py.../tflearn/tflearn/blob/master/examples/nlp/lstm_generator_shakespeare.py Seq2seq，seq2seq 循环网络的教学示例： https

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TensorFlow2.0 代码实战专栏（七）：循环神经网络示例

Aymeric Damien 编辑 | 奇予纪出品 | 磐创AI团队原项目 | https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples/ 循环神经网络示例...MNIST 数据集概述此示例使用手写数字的MNIST数据集。该数据集包含60,000个用于训练的示例和10,000个用于测试的示例。...由于MNIST的图像形状为28 * 28px，因此我们将为每个样本处理28个时间步长的28个序列。...num_input = 28 # 序列数 timesteps = 28 # 时间步长 num_units = 32 # LSTM层神经元数目 # 准备MNIST数据 from tensorflow.keras.datasets...import mnist (x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data() # 转化为float32 x_train, x_test =

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TensorFlow实现深度学习算法的教程汇集：代码+笔记

notebooks/0_Prerequisite/mnist_dataset_intro.ipynb 官方网站：http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ 更多案例接下来的示例来自...你可以看看，这里有很多示例和预构建的运算和层。...示例：https://github.com/tflearn/tflearn/tree/master/examples 预构建的运算和层：http://tflearn.org/doc_index/#api.../tflearn/blob/master/examples/nlp/lstm_generator_shakespeare.py Seq2seq，seq2seq 循环网络的教学示例：https://github.com...reinforcement_learning/atari_1step_qlearning.py 其他 Recommender-Wide&Deep Network，推荐系统中 wide & deep 网络的教学示例

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TensorFlow 2.0 代码实战专栏开篇

上手系列☜ 更多TensorFlow 2.0精彩示例将持续更新… 　写在前面的话 TensorFlow是谷歌2015年开源的通用高性能计算库。...前言机器学习介绍 MNIST 数据集介绍 1. 介绍 Hello World。一个非常简单的示例，学习如何使用TensorFlow 2.0打印“ hello world”。基础操作。...原始卷积神经网络的实现来对MNIST数字数据集进行分类。递归神经网络(LSTM)。...使用TensorFlow 2.0“layers”和“model”API，构建递归神经网络(LSTM)对MNIST数字数据集进行分类。双向递归神经网络(LSTM)。...使用TensorFlow 2.0“layers”和“model”API，构建双向递归神经网络(LSTM)对MNIST数字数据集进行分类。动态递归神经网络(LSTM)。

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TensorFlow实现深度学习算法的教程汇集：代码＋笔记

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干货 | TensorFlow的55个经典案例

mnist_dataset_intro.ipynb 官方网站：http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ 第二步：为TF新手准备的各个类型的案例、模型和数据集初步了解：TFLearn...TensorFlow 接下来的示例来自TFLearn，这是一个为 TensorFlow 提供了简化的接口的库。...里面有很多示例和预构建的运算和层。使用教程：TFLearn 快速入门。通过一个具体的机器学习任务学习 TFLearn 基础。开发和训练一个深度神经网络分类器。.../tflearn/tflearn/blob/master/examples/nlp/lstm_generator_shakespeare.py Seq2seq，seq2seq 循环网络的教学示例： https...Recommender-Wide&Deep Network，推荐系统中 wide & deep 网络的教学示例： https://github.com/tflearn/tflearn/blob/master

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ON-LSTM:能表示语言层次的LSTM

ON-LSTM:能表示语言层次的LSTM 序列模型不完美，拥有层次才更佳 LSTM作为序列模型一直是自然语言处理的最佳选择之一，即使transformer出现了也依然无法撼动LSTM在NLP界的江湖地位...今天介绍的这篇论文，就设计了一个特殊的LSTM结构，使得模型可以将句子的层级结构给编码进去，从而增强了LSTM的表达能力。这篇论文也是ICLR2019的最佳论文之一。...[LSTM运算流程示意图，来源：苏剑林的博客：https://kexue.fm/archives/6621] 上面这个图是我看到过的画的最清晰的LSTM结构图了。...这样，就相当于给cell states加了一个顺序，从某种意义上讲也相当于是给LSTM的神经元加了顺序，因此作者称这种结构是Ordered-Neurons，对应的LSTM称为ON-LSTM。...目前我在一个长文本相似度的任务上测试过ON-LSTM的效果，仅仅是将LSTM替换成ON-LSTM就将测试集准确率提高了约5个百分点，还是比较明显的。所以推荐大家去试试。

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tensorflow CNN mnist 示例

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