strides=[1, 2, 2, 1], padding='SAME')if__name__=='__main__':#读入数据mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True)#x为训练图像的占位符、y_为训练图像标签的占位符x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 784]) y_= tf.placeholder(tf.float32, [None, 10])#...
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...
(x_Train, y_Train), (x_Test, y_Test) = mnist.load_data() 为了对mnist数据集更加了解,统计多维数组所有元素出现次数 np.bincount(y_Test) 结果如下,array中的数字表示从0到9出现的次数。 array([ 980, 1135, 1032, 1010, 982, 892, 958, 1028, 974, 1009], dtype=int64) #画出测试集的0~9...
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,...
卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN) 卷积层(Convolutional layer),卷积运算的目的是提取输入的不同特征,第一层卷积层可能只能提取一些低级的特征如边缘、线条和角等层级,更多层的网络能从低级特征中迭代提取更复杂的特征。 池化层(Pooling),它实际上一种形式的向下采样。有多种不同形式的非线性池化函数...
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 (train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = mnist.load_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并预测(超过99%) 目录 输出结果 设计思路 核心代码 输出结果 准确度都在99%以上 1、出错记录 col = np.zeros((N, C, filter_h, filter_w, out_h, out_w)) MemoryError ...
Pycharm+TensorFlow编写CNN实现Mnist手写数据集识别 # 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 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 设计思路 核心代码 classifier = skflow.TensorFlowLinearClassifier( ...
一个单层的神经网络,使用MNIST训练,识别准确率较低 cnn_ocr.py 两层的卷积神经网络,使用MNIST训练(模型使用MNIST测试集准确率高于99%),识别准确率较高; 但是如果写的较为随意,还是会出现分类错误的情况,可能是图像预处理的问题 cnn_ocr_2.py 直接从cnn_mnist.ckpt.meta文件中加载已经持久化的图(graph), 需要...