1. 加载MINST数据集 python代码： from torchvision import datasets from torchvision.transforms import ToTensor, Lambda, Compose import matplotlib.pyplot as plt import os os.environ["KMP_DUPLICATE_LIB_OK"] = "TRUE" # load train data train_data =
目录） 理论目标优化网络（定义损失）训练过程技巧 代码1（保存生成图片、loss可视化）结果： 代码2-BP全连接网络代码说明：判别网络生成网络定义损失函数和优化器定义两个计算loss函数训练流程函数开始训练 结果epoch=10epoch=30 代码 代码3：判别-生成网络模型 cnn代码结果 理论 参考
目录 1.作者介绍2.MINST数据集的介绍3.LeNet网络结构输入层C1层S2层C3层S4层C5层F6和输出层 4.结果输出及损失函数的解释损失函数结果展示 5.LeNet代码附详细注解 1.作者介绍 陈锡伟,男，西安工程大学电子信息学院，2020级硕士研究生，张宏伟人工智能课题组。 研究方向：机器视觉
笔者看了看，网上关于tensorflow的CNN模型训练好多都是基于1.0的。但tensorflow2.0是大趋势（相信很多人都会选择装2.0的tf），笔者利用的是tensorflow2.0框架实现的程序。 Lenet是啥？ minst又是啥？ 笔者在此不再赘述，相信有兴趣读到我文章的都是内行（虽然我是个外行，哈哈哈啊） 话不多说，直
** keras基础与keras断点连续 ** 什么是断点连续，刚开始学习keras是非常迷茫的，对于一些大神的代码非常的好奇，为什么他们的代码可以接着上次的训练继续训练。 我也因此在网上不停的找资源，原来这种训练方法叫断点连续，断点连续顾名思义，停下来接着上此继续训练。 而我们的模型一
MINST训练的代码直接参考http://www.pianshen.com/article/3783475094/ 由于显示的结果不太清晰明了，因此使用pyplot加工了下：代码如下 #coding: utf-8 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist
