文章目录 题目问题CrossEntropy'bool' object is not iterable常见函数作用 代码运行结果总结 题目 ''' Description: rnn--重新温习实现MNIST手写体识别 Autor: 365JHWZGo Date: 2021-12-15 17:24:19 LastEditors: 365JHWZGo LastEditTime: 2021-12-15 20:15:39 '''
GAN网络手写数据集Pytorch实现 import argparse import os import numpy as np import torchvision.transforms as transforms from torchvision.utils import save_image from torch.utils.data import DataLoader from torchvision import datasets from torch.autograd
Fashion-MNIST是一个10类服饰分类数据。 import torch import torchvision import torchvision.transforms as transforms import matplotlib as plt import time 我们将使用torchcvision包，它服务于Pytorch深度学习框架的，由以下几部分构成 torchvisiion.datasets ： 一些加载数据
《参考书籍》 95-神经网络与深度学习-邱锡鹏 98-动⼿学深度学习-9月最新版 十、人工神经网络介绍，十一、训练深层神经网络，十二、分布式TensorFlow 感知器，输入的数字和权重相连，形成总和，然后再用阶跃函数去处理其总和 训练感知器就是在训练其权重 上图就是最简单的单一的LT
摘要 本报告基于美国国家标准与技术研究院收集整理的MNIST手写数字数据集。在当前时代背景下，仍有大量手写数字需要处理，对它们的识别及分类是解决问题的关键。对此，本论文中练习并体会了MNIST数据集中手写数据的分类。论文主要内容包括：实验过程的记录，实验结果的简要分析，相关方
我们知道关于寻找最优参数是神经网络的目的，前面介绍了四种以及两种改进的方法来寻找最优参数，并画图进行了比较神经网络技巧篇之寻找最优参数的方法https://blog.csdn.net/weixin_41896770/article/details/121375510神经网络技巧篇之寻找最优参数的方法【续】ht
import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data INPUT_NODE = 784 OUTPUT_NODE = 10 LAYER1_NODE = 500 BATCH_SIZE = 100 LEARNING_RATE_BASE = 0.8 LEARNING_RATE_DECAY = 0.99 REGULARIZATION_RATE = 0.0001 TRAINING_STEPS
问题描述： 1.下载下来压缩包解压之后，文件名出现乱码，文件内容是正常的 -rw-rw-r-- 1 kql kql 39085 12月 16 2019 10.·ÇÏßÐԻعé.ipynb -rw-rw-r-- 1 kql kql 6205 12月 16 2019 13.mnistÊý¾Ýʶ±ð¼òµ¥³ÌÐò.ipynb -rw-rw-r-- 1 kql kql 6322 12月 16
1.导入库 import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline print("Tensorflow版本是：",tf.__version__) 2、数据集获取 mnist = tf.keras.datasets.mnist (train_images,train_labels),(test_images,test_labels)=mnist.load
1 图像分类数据集 采用的是Fashion-MNIST数据集 %matplotlib inline import torch import torchvision from torch.utils import data from torchvision import transforms #对数据进行操作的模型 from d2l import torch as d2l d2l.use_svg_display() #用svg显示图片 1.1 读取
TensorFlow数据集（TFDS）项目使下载通用数据集变得非常容易，从小型数据集（如MNIST或Fashion MNIST）到大型数据集（如ImageNet）。该列表包括图像数据集、文本数据集（包括翻译数据集）以及音频和视频数据集。 TFDS没有和TensorFlow捆绑在一起，因此需要安装tensorflow_datasets库。然后调用tfds.lo
简介 逻辑回归虽然顶着一个回归的名称，但是实际上做的是分类的事情。回归的一般形式可以表示为： f ( x ) =
原文链接：http://tecdat.cn/?p=24002 原文出处：拓端数据部落公众号 T-distributed Stochastic Neighbor Embedding (T-SNE) 是一种可视化高维数据的工具。T-SNE 基于随机邻域嵌入，是一种非线性降维技术，用于在二维或三维空间中可视化数据。Python API 提供 T-SNE 方法可视化数据。
进入到研究生阶段了，从头学一下Pytorch，在这个小破站上记录一下自己的学习过程。 本文使用的是Pytorch来做手写数字的识别。 step0：先引入一些相关的包和库 import torch from torch import nn from torch.nn import functional as F from torch import optim import torchvisio
import torch import torchvision from torch.utils.data import DataLoader import matplotlib.pyplot as plt import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torch.optim as optim n_epochs = 3 batch_size_train = 64 batch_size_test = 1000 learning_
该指引分为三个步骤。 从本地上传压缩包到平台个人数据把平台个人数据下载到实例内进行训练与自动上传结果并关机 操作流程大概如下： 本地上传个人数据 在本地首先将训练的数据打成 zip、tar.gz 常用格式的压缩包。然后本地下载并安装 oss 命令行工具，使用该工具将压缩包上
图像识别 图像识别（Image Recognition）是指利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对像的技术。 图像识别的发展经历了三个阶段：文字识别、数字图像处理与识别、物体识别。机器学习领域一般将此类识别问题转化为分类问题。 手写识别 手写识别是常见的图
好买网 https://www.goodmai.com/always168/ import matplotlib.pyplot as plt import torch import torch.nn as nn import numpy as np import torchvision.utils from torchvision import datasets, transforms from torch.autograd import Variable import torch.utils
Table of Contents 1 SoftMax回归概述1.1 标签编码1.2 算法思路2 SoftMax的损失函数及其优化2.1 损失函数2.2 损失函数的求导3 Softmax实现3.1 图片数据集3.2 sklearn实现3.3 python从零实现3.4 使用pytorch的实现 SoftMax回归概述 与逻辑回
实验（二） 代码段： # 实验环境：MindSpore-python3.7-aarch64 import os # os.environ['DEVICE_ID'] = '0' import mindspore as ms import mindspore.context as context import mindspore.dataset.transforms.c_transforms as C import mindspore.dataset.vision.
直观的感受一下卷积操作，数据集还采用mnist手写字体数据。 首先读取一幅图片： #读取mnist中的一个数据 from __future__ import division,print_function import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np #Import MNIST data from tensorflow.exampl
读取mnist数据集中的一幅图片 #读取mnist中的一个数据 from __future__ import division,print_function import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np #Import MNIST data from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data import tensorflow as tf #截断正态分布在均值附近 def weight_variable(shape): initial=tf.truncated_normal(shape,stddev=0.1) return tf.Variable(initial)
使用MNIST数据集进行深度学习模型的训练，先看一下MNIST数据集有多少个样本呢： 读取方式： import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist_data_folder = "/MNIST_data" #指定数据
目录 一、什么是MNIST数据集 二、不用Deep Learning 用简单的函数映射怎么训练？ 1. 简单函数叠加拟合复杂函数 2. Loss函数的设定 3. 梯度下降 4.结果 三、实例代码 1. plot_image(x, y, 'image sample') 2. 训练过程 3.代码如下 一、什么是MNIST数据集 MNIS
