今天我们使用LeNet-5(它是最早发布的卷积神经⽹络之⼀)来实现 Fashion-MNIST 服装图⽚的分类任务。 读取数据集 Fashion-MNIST 数据集中的图像是一个 28*28 的灰度图像。我们通过 pytorch 的内置函数将 FashionMNIST 下载并读到内存中。 # 通过ToTensor实例将图像数据从PIL类型变换成
Tensorflow实现对fashion mnist(衣服,裤子等图片)数据集的softmax分类,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
[Keras深度学习浅尝]实战一·DNN实现Fashion MNIST 数据集分类 此实战来源于TensorFlow Keras官方教程 导入相关包 导入数据集 定义名称list(方便label转名称) image数据归一化(由0:255 -> 0:1,数据量压缩,不易产生溢出,易于训练) 显示一张照片 显示多张照片 定义网络 编译模型(选取优化函数与损失值计算方式) 模型...
pytorch实现多层感知机对Fashion-MNIST数据集进行分类(手动定义模型) 多层感知机: 多层感知机在单层神经网络的基础上引入了一到多个隐藏层(hidden layer)。隐藏层位于输入层和输出层之间。 输入和输出个数分别为4和3,中间的隐藏层中包含了5个隐藏单元,输入层不涉及计算,多层感知机的层数为2,隐藏层中的神经元和输入...
Fashion MNIST Classification With MindSpore 基于MindSpore 实现FashionMnist图像分类 本文主要内容: 数据准备 模型构建 模型训练 模型验证 1. 数据准备 1.1 数据简介 Fashion-MNIST是一个替代MNIST手写数字集的图像数据集。 它是由Zalando(一家德国的时尚科技公司)旗下的研究部门提供。其涵盖了来自10种类别的共7万个不...
[MXNet逐梦之旅]练习四·使用MXNetFashionMNIST数据集分类简洁实现 code 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 #%% import sys import time from mxnet import gluon as gl import mxnet as mx from matplotlib import pyplot as plt from mxnet import autograd, nd import numpy as np mnist_trai...
pytorch实现多层感知机(自动定义模型)对Fashion-MNIST数据集进行分类 导入模块: import torch from torch import nn from torch.nn import init import numpy as np 定义数据集: class FlattenL
卷积神经网络实现 接下来，使用CNN对Fashion MNIST进行训练和预测。CNN包含两个卷积层、两个池化层、两个全连接层。使用Keras训练和预测代码：经过20次迭代训练后，在训练集上的分类准确率为96.67%，测试集上的准确率为89.51%。综合比较两个模型在测试集上的分类准确率，发现CNN的分类准确率略高于ANN...
[PyTorch小试牛刀]实战五·RNN(LSTM)实现逻辑回归对FashionMNIST数据集进行分类(使用GPU) 内容还包括了网络模型参数的保存于加载。 数据集 下载地址 代码部分 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 import torch as t import torchvision as tv import numpy as np import time # 超参数 EPOCH = ...
其实本质上也就是十分类问题,所以我们的手写数字识别可以很好的迁移到这个问题上。 一、数据集 importtensorflowastf tf.__version__ 1. 2. '2.6.0' 1. # 导入数据集 fashion_mnist=tf.keras.datasets.fashion_mnist (train_images,train_labels),(test_images,test_labels)=fashion_mnist.load_data() ...