numpy mnist数据集 / 张生荣

使用NumPy读取MNIST数据的实现代码示例

NumPy 什么是NumPy NumPy是 Python 语言的一个扩展程序库,支持大量的维度数组与矩阵运算,此外也针对数组运算提供大量的数学函数库.主页为https://numpy.org/. 安装 ...

MNIST 手写数字识别是一个比较简单的入门项目,相当于深度学习中的 Hello World,可以让我们快速了解构建神经网络的大致过程.虽然网上的案例比较多,但还是要自己实现一遍.代码采用 PyTor ...

本文介绍了pytorch 把MNIST数据集转换成图片和txt的方法,分享给大家,具体如下: 1.下载Mnist 数据集 import os # third-party library import ...

简介这是深度学习课程的第一个实验,主要目的就是熟悉 Pytorch 框架.MLP 是多层感知器,我这次实现的是四层感知器,代码和思路参考了网上的很多文章.个人认为,感知器的代码大同小异,尤其是用 P ...

关于Pytorch的MNIST数据集的预处理详解 MNIST的准确率达到99.7% 用于MNIST的卷积神经网络(CNN)的实现,具有各种技术,例如数据增强,丢失,伪随机化等. 操作系统:ubuntu ...

原始生成对抗网络Generative Adversarial Networks GAN包含生成器Generator和判别器Discriminator,数据有真实数据groundtruth,还有需要网络 ...

CGAN的全拼是Conditional Generative Adversarial Networks,条件生成对抗网络,在初始GAN的基础上增加了图片的相应信息. 这里用传统的卷积方式实现CGAN. ...

一,mnist数据集形如上图的数字手写体就是mnist数据集. 二,GAN原理(生成对抗网络) GAN网络一共由两部分组成:一个是伪造器(Generator,简称G),一个是判别器(Discrimn ...

我就废话不多说了,直接上代码吧! # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Sat Oct 13 10:22:45 2018 @aut ...

目录 MNIST 数据集介绍 LeNet 模型介绍卷积池化 (下采样) 激活函数 (ReLU) LeNet 逐层分析 1. 第一个卷积层 2. 第一个池化层 3. 第二个卷积层 4. 第二个池化层 ...

这里使用TensorFlow实现一个简单的卷积神经网络,使用的是MNIST数据集.网络结构为:数据输入层–卷积层1–池化层1–卷积层2–池化层2–全连接层1–全连接层2(输出层),这是一个简单但非常有 ...

前面使用TensorFlow实现一个完整的Softmax Regression,并在MNIST数据及上取得了约92%的正确率. 前文传送门: TensorFlow教程Softmax逻辑回归识别手写数字 ...

基于MNIST数据集的逻辑回归模型做十分类任务没有隐含层的Softmax Regression只能直接从图像的像素点推断是哪个数字,而没有特征抽象的过程.多层神经网络依靠隐含层,则可以组合出高阶特征 ...

目录一.PyTorch是什么? 二.程序示例 1.引入必要库 2.下载数据集 3.加载数据集 4.搭建CNN模型并实例化 5.交叉熵损失函数损失函数及SGD算法优化器 6.训练函数 7.测试函数 8 ...

在前几天写的一篇博文<如何从TensorFlow的mnist数据集导出手写体数字图片>中,我们介绍了如何通过TensorFlow将mnist手写体数字集导出到本地保存为bmp文件. 车牌识 ...

在TensorFlow的官方入门课程中,多次用到mnist数据集. mnist数据集是一个数字手写体图片库,但它的存储格式并非常见的图片格式,所有的图片都集中保存在四个扩展名为idx3-ubyte的二 ...

本文介绍了MNIST数据集转化为二维图片的实现示例,分享给大家,具体如下: #coding: utf-8 from tensorflow.examples.tutorials.mnist import ...

如何将pytorch中mnist数据集的图像可视化及保存导出一些库 import torch import torchvision import torch.utils.data as Data i ...

VGG作为流行的几个模型之一,训练图形数据效果不错,在mnist数据集是常用的入门集数据,VGG层数非常多,如果严格按照规范来实现,并用来训练mnist数据集,会出现各种问题,如,经过16层卷积后,2 ...

介绍残差网络是何凯明大神的神作,效果非常好,深度可以达到1000层.但是,其实现起来并没有那末难,在这里以tensorflow作为框架,实现基于mnist数据集上的残差网络,当然只是比较浅层的. 如 ...