我们使用Data.DataLoader来加载我们下载好的MNIST数据集,并分开训练集与测试集 接下来我们建立一个CNN卷积神经网络: 第一层,我们输入minist的数据集,minist的数据图片是一维 28*28的图片,所以第一层的输入(1,28,28),高度为1,设置输出16通道,使用5*5的卷积核对图片进行卷积运算,每步移动一格,为了避免图片尺寸变化,...
1.准备数据集 数据集统一lecun的标准数据集,其中50000个训练集,10000个测试集。下载地址:MNIST handwritten digit database, Yann LeCun, Corinna Cortes and Chris Burges 为了增强数据,给数据增加随即仿射变换、随机旋转、和标准化。并把训练集和测试集都转为tensor方便处理。 在数据集导入时进行随机打乱和将数据存...
使用MNIST数据集训练CNN手写数字识别模型,深度学习初学者必备的入门小... 巷宽 编辑于 2024年11月21日 16:36 回归用二次代价函数 分类用交叉熵 分享至 投诉或建议 赞与转发
上次的程序识别率只能达到91%左右,所以没什么乱用,今天使用CNN模型进行改进,识别率能达到98%。 上码! 1importtensorflow as tf2importtensorflow.examples.tutorials.mnist.input_data as input_data3mnist = input_data.read_data_sets('/temp/', one_hot=True)456#定义两个函数用于初始化7#避免0梯度8defweight...
CNN完成mnist数据集手写数字识别 #coding: utf-8importtensorflow as tffromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_datadefweight_variable(shape): initial= tf.truncated_normal(shape, stddev=0.1)returntf.Variable(initial)defbias_variable(shape):...
卷积神经网络代码讲解 mnist数据集 cnn手写数字识别 现在可能得用下面的代码下载/加载MNIST数据集: from tensorflow.keras.datasets import mnist # 下载和加载 MNIST 数据集
Pycharm+TensorFlow编写CNN实现Mnist手写数据集识别 ide # 导入本次需要的模块 import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data # 下载并加载数据 mnist = input_data.read_data_sets(r'F:\手写数字识别\新建文件夹\data', one_hot=True)...
DL之LiR&DNN&CNN:利用LiR、DNN、CNN算法对MNIST手写数字图片(csv)识别数据集实现(10)分类预测 目录 输出结果 设计思路 核心代码 输出结果 数据集:Dataset之MNIST:MNIST(手写数字图片识别+csv文件)数据集简介、下载、使用方法之详细攻略 ...
【摘要】 DL之CNN:利用自定义DeepConvNet【7+1】算法对mnist数据集训练实现手写数字识别、模型评估(99.4%) 目录 输出结果 设计思路 核心代码 输出结果 设计思路 核心代码 network = DeepConvNet() network.load_params("data... DL之CNN:利用自定义DeepConvNet【7+1】算法对mnist数据集训练实现手写数字识别、模...
简介:DL之CNN:自定义SimpleConvNet【3层,im2col优化】利用mnist数据集实现手写数字识别多分类训练来评估模型 输出结果 设计思路 核心代码 class Convolution: def __init__(self, W, b, stride=1, pad=0): …… def forward(self, x): FN, C, FH, FW = self.W.shape ...