- 2024-10-12利用pytorch的datasets在本地读取MNIST数据集进行分类
MNIST数据集下载地址：tensorflow-tutorial-samples/mnist/data_setatmaster·geektutu/tensorflow-tutorial-samples·GitHub数据集存放和dataset的参数设置：完整的MNIST分类代码：importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromtorchvisionimpor
- 2024-09-19mnist.py 下载 mnist 数据集
#coding:utf-8try:importurllib.requestexceptImportError:raiseImportError('YoushouldusePython3.x')importos.pathimportgzipimportpickleimportosimportnumpyasnp#url_base='http://yann.lecun.com/exdb/mnist/
- 2024-09-17huggingface 的 mnist 数据集的使用
由于原始的地址设置了登陆权限，所以，选择huggingface的mnist数据集使用。数据装载首先到hf网站下载相关数据集，地址是ylecun/mnist,然后在安装hf设计的数据集加载套件datasets工具包。用huggingface提供的工具下载到本地目录huggingface-clidownload--repo-typed
- 2024-09-17consists of 和 comprises 词解
来源TheMNISTdatasetconsistsof70,00028x28black-and-whiteimagesofhandwrittendigitsextractedfromtwoNISTdatabases.Adatapointcomprisesanimageanditslabel.分析comprises和consistsof的区别：以MNIST数据集为例这两个词在表示“组成”的意思
- 2024-09-08Tensorflow2如何读取自制数据集并训练模型？-- Tensorflow自学笔记13
一.如何自制数据集？1.目录结构以下是自制数据集-手写数字集,保存在目录 mnist_image_label下2.数据存储格式 2.1.目录mnist_train_jpeg_60000下存放的是60000张用于测试的手写数字 如:0_5.jpg,表示编号为0，标签为5的图片 6_1.
- 2024-09-04第T1周：Tensorflow实现mnist手写数字识别
一、Tensorflow实现mnist手写数字识别
- 2024-08-24Mac M1用tensorflow中的Keras进行基本图像分类
一.为什么要进行图像分类、图像识别目的是为了利用计算机对图像进行处理、分析和理解，让计算机能够像人类一样理解和解释图像中的内容。这一技术的应用范围广泛，包括但不限于人脸识别和商品识别。人脸识别技术主要应用于安全检查、身份核验与移动支付等领域，而商品识别则广
- 2024-08-22零基础学习人工智能—Python—Pytorch学习（七）
前言本文主要讲神经网络的下半部分。其实就是结合之前学习的全部内容，进行一次神经网络的训练。神经网络下面是使用MNIST数据集进行的手写数字识别的神经网络训练和使用。MNIST数据集，是一个常用的手写数字识别数据集。MNIST数据集包含60,000张28x28像素的灰度训练图像和
- 2024-07-26多层全连接神经网络（八）---实现MNIST手写数字分类
简单的三层全连接神经网络 在PyTorch里面可以很简单地定义三层全连接神经网络。classsimpleNet(nn.Module):def__init__(self,in_dim,n_hidden_1,n_hidden_2,out_dim):super(simpleNet,self).__init__()self.layer1=nn.Linear(
- 2024-07-23使用简化VGGnet对MNIST数据集进行训练
目录1.VGGNet特点2.注意点3.导入数据集4.定义简化版的VGG网络结构5.定义训练和验证函数6.调用函数7.多批次训练8.结果 VGGNet是由牛津大学的视觉几何组（VisualGeometryGroup）在2014年提出的一个深度卷积神经网络。它在ImageNet竞赛中取得了很好的成绩。VG
- 2024-07-20基于mnist数据集的手写数字识别模型的训练可视化预测
使用 tensorflow库创建训练模型数据集使用公开的mnist 一、构建模型fromtensorflow.keras.layersimportDense,DropoutimporttensorflowastfdefmnistModel():model=tf.keras.Sequential([tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28,28)),#对
- 2024-07-09Pytorch实现基于MNIST的手写数字识别
本文目的在于训练一个模型，使其能对手写的数字图片进行分类识别，并不断优化使其准确度尽可能地提高一、数据预处理（1）运行时所需库importnumpyasnpimporttorchimporttorchvisionfromtorchimportnnfromtorch.utils.dataimportDataLoaderfromtorchvision
- 2024-07-06MNIST数据集：手搓softmax回归
源码:importtorchimporttorchvisionastvfromtorch.utilsimportdataimportmatplotlib.pyplotaspltimporttimedefget_fashion_mnist_labels(labels):text_labels=['T-shirt/top','Trouser','Pullover','Dress&#
- 2024-07-06实现胶囊神经网络，识别手写MNIST数据集，谈谈实现及理解。
- 2024-07-05《python机器学习从入门到高级》
《python机器学习从入门到高级》分类算法：引言我们在之前的文章已经介绍了机器学习的一些基础概念，当拿到一个数据之后如何处理、如何评估一个模型、以及如何对模型调参等。接下来，我们正式开始学习如何实现机器学习的一些算法。回归和分类是机器学习的两大最基本的问题，对于
- 2024-07-02神经网络在机器学习中的应用：手写数字识别
机器学习是人工智能的一个分支，它使计算机能够从数据中学习并做出决策或预测。神经网络作为机器学习的核心算法之一，因其强大的非线性拟合能力而广泛应用于各种领域，包括图像识别、自然语言处理和游戏等。本文将介绍如何使用神经网络对MNIST数据集中的手写数字进
- 2024-06-30【CNN】用MNIST测试各种CNN网络模型性能
使用MNIST测试各类CNN网络性能，在此记录，以便按需选择网络。除了第一个CNN为自己搭的以外，其余模型使用Pytorch官方模型，这些模型提出时是在ImageNet上进行测试，在此补充在MNIST上的测试。另外时间有限，每种模型只跑一次得出测试数据，实验结果仅供参考各种参数：训练集60000、测
- 2024-06-19Pytorch搭建MyNet实现MNIST手写数字识别
视频：https://www.bilibili.com/video/BV1Wf421B74f/?spm_id_from=333.880.my_history.page.click1.1Model类importtorchimporttorch.nnasnn#改进的三层神经网络classMyNet(nn.Module):def__init__(self):super().__init__()#定义全连接
- 2024-06-17Pytorch入门（一）：MNIST-手写数字识别-搭建网络模型
前言作为刚入门深度学习的一位初学者来说，各种各样的学习资料、视频让我看得头昏眼花。明明本来是想了解Pytorch使用方法，莫名其妙看了一个多小时的算法推理，原理逻辑，让人很是苦恼。于是在自己学习了一段时间后，打算做出这个pytorch的系列教程，就是想让大家基于项目进行实战，更
- 2024-06-08TensorFlow2.x基础与mnist手写数字识别示例
文章目录Github官网文档安装声明张量常量变量张量计算张量数据类型转换张量数据维度转换ReLU函数Softmax函数卷积神经网络训练模型测试模型数据集保存目录显示每层网络的结果TensorFlow是一个开源的深度学习框架，由GoogleBrain团队开发和维护。它被广泛应用
- 2024-06-05实验14-使用cnn完成MNIST手写体识别
实验14-1使用cnn完成MNIST手写体识别(tf).pyimporttensorflowastf#Tensorflow提供了一个类来处理MNIST数据fromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_dataimporttime#载入数据集mnist=input_data.read_data_sets('MNIST',one_hot=True)#设置批次
- 2024-06-04学习笔记8：全连接网络实现MNIST分类（torch内置数据集）
转自：https://www.cnblogs.com/miraclepbc/p/14344935.html相关包导入importtorchimportpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromtorchimportnnimporttorch.nn.functionalasFfromtorch.utils.dataimportTensorDatasetfromtorch.ut
- 2024-06-04学习笔记9：卷积神经网络实现MNIST分类（GPU加速）
转自：https://www.cnblogs.com/miraclepbc/p/14345342.html相关包导入importtorchimportpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromtorchimportnnimporttorch.nn.functionalasFfromtorch.utils.dataimportTensorDatasetfromtorch.ut
- 2024-05-30用Pytorch搭建一个简单的CNN（MNIST数据集—十分类问题）
文章目录前言一、MNIST数据集二、使用步骤1.基本库的导入和随机种子的设定2.MINIST数据集的下载、保存与加载可视化某一批图像数据3.用pytorch搭建CNNCNN的主体部分:由卷积模块和全连接组成。4.训练CNN并保存损失最小的模型网络参数的定义：每一轮训练的主体部分：4.测试训练
- 2024-05-21tensorflow.js示例笔记 - mnist
使用层来进行数字识别，使用tf.layersapi训练模型识别MNIST数据库中的手写数字。index.html<html><head><title>MNIST</title><metacharset="UTF-8"><metaname="viewport"content="width=device-width,