可以看到 CNN 比 MLP 不仅准确率提高了,在不加 Dropout 的情况下过度拟合现象也比 MLP 要小一些 导入训练好的模型进行预测 还是先用之前的方法导出模型 model.save('CNN_MNIST_model.h5') 导入模型 load_model('CNN_MNIST_model.h5') 处理好数据之后调用 predict 函数就可以啦 本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计...
transforms.Normalize((0.5,),(0.5,))# 归一化到[0,1]并转换到[-1,1]])# 训练集train_dataset=datasets.MNIST(root='./data',train=True,transform=transform,download=True)# 测试集test_dataset=datasets.MNIST(root='./data',train=False,transform=transform)# 构建batch数据train_loader=torch.utils....
每个卷积核单元就是一个训练参数,3*3的就有9个,上一层有32个深度,需要32个3*3的卷积核,卷积乘完了还需要加一个偏置。所以有了上面的参数个数。 二、图片下载与查看 from keras.datasets import mnist from keras.utils import to_categorical from keras import datasets # 加载数据集 (train_images,train_la...
https://github.com/XavierJiezou/pytorch-cnn-mnist 本文以最经典的mnist数据集为例,讲述了使用pytorch做机器学习的一整套流程,文中所提到的所有代码都可以到github中查看。 项目场景 简单的学习pytorch、自动求导和神经网络的知识后,我们来练习使用mnist数据集训练一个cnn手写数字识别模型。 导入模块 importtorchimport...
PyTorch学习笔记——cnn训练测试mnist手写数字数据集 学习资料:https://www.bilibili.com/video/av62138405?p=5 源代码: '''mnist数据集 60000张训练图片 10000张测试图片'''importnumpy as npimporttorchimporttorch.nn as nnimporttorch.nn.functional as F...
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
CNN tflearn处理mnist图像识别代码解说——conv_2d参数解释,整个网络的训练,主要就是为了学那个卷积核啊。,官方参数解释:Convolution2Dtflearn.layers.conv.conv_2d(incoming,nb_filter,filter_size,strides=1,padding='same',activation='linear',bias=True,weights_in
人工智能:CNN训练MNIST 42000张图片 技术标签:神经网络 本次训练框架为keras,后续会有TensorFlow框架的训练过程,请等待更新。 训练数据40600张图片 验证数据1400张图片 数据准备: 训练代码: 训练得分达到 0.9821428568022592 验证模型实际效果 网上找的图片 lena1可以轻松识别出是数字2 lena2~lena6 无法识别 lena7~lena...
基于Keras+CNN的MNIST数据集手写数字分类 2018年9月19日笔记 Keras官方github链接:https://github.com/keras-team/keras 官方的口号是Keras: Deep Learning for humans,中文叫做Keras是给人使用的深度学习开发框架,其意义是Keras是一个高度集成的开发框架,其中的API调用很简单。 Keras用python语言编写,在tensorflow、cnt...
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 ...