FashionMNIST数据集包含训练集6w张图片,测试集1w张图片,每张图片是单通道、大小28×28。 import argparse import torch import torch.nn as nn # 指定torch.nn别名nn import torch.optim as optim import torchvision # 一些加载数据的函数及常用的数据集接口 import torchvision.transforms as transforms class CNN(nn...
TensorFlow是一种非常流行的深度学习工具,在ImageNet数据集中尤其强大。但是,作为一种入门级别的练习,我们可以使用简单的服装图像数据集Fashion MNIST。本文将探讨如何使用Python和TensorFlow训练模型。阅读更多:Python 教程Fashion MNIST数据集Fashion-MNIST是一个包含十种不同类型的服装图像的数据集。每个图...
使用Pytorch在FashionMNIST数据集上搭建及训练神经网络模型, 视频播放量 1256、弹幕量 0、点赞数 37、投硬币枚数 38、收藏人数 60、转发人数 9, 视频作者 淅沥Z6, 作者简介 ,相关视频:从入门到精通一口气学完CNN、RNN、GAN、GNN、DQN、Transformer、LSTM等八大深度学习神
Softmax函数将输出压缩到0-1之间 #加载Fashion MNIST数据集#第一次执行加载数据集的时候会看到有下载的进度条importtensorflow as tffromtensorflowimportkeras fashion_mnist=keras.datasets.fashion_mnist (train_images,train_labels),(test_images,test_labels)=fashion_mnist.load_data()#(训练的图片,训练图片的标...
Fashion-MNIST数据集包含了10个类别的图像,分别是:t-shirt(T恤),trouser(牛仔裤),pullover(套衫...
python cnn训练(针对Fashion MNIST数据集) 本文将和大家一起一步步尝试对Fashion MNIST数据集进行调参,看看每一步对模型精度的影响。(调参过程中,基础模型架构大致保持不变) 废话不多说,先上任务: 模型的主体框架如下(此为拿到的原始代码,使用的框架是keras):...
我们需要将Fashion MNIST数据集分为训练集和测试集。训练集用于训练神经网络模型,而测试集用于评估准确率。可以使用以下代码加载数据集: (train_images,train_labels),(test_images,test_labels)=fashion_mnist.load_data() Python Copy 在上述代码中,train_images...
使用Fashion MNIST数据集,其中包含10个类别的70,000个灰度图像。图像显示了低分辨率(28 x 28像素)的单个衣物,如下所示(图片来自tensorflow官方文档): 图像是28×28 NumPy数组,像素值范围是0到255。标签是整数数组,范围是0到9。这些对应于图像表示的衣服类别: ...
2、下载FASHION-MNIST数据,放到项目目录..\PycharmProjects\untitled4\data\fashiomnist\FashionMNIST\raw,运行程序会自动解压的。 3、运行程序 【全部程序如下】 importmatplotlib.pyplot as pltimportnumpy as npimporttorchimporttorchvisionimporttorchvision.transforms as transformsprint("PyTorch Version:", torch.__ve...
入门深度学习,一般都是跑最经典的MNIST+LeNet-5, LeNet-5网络结构简单,MNIST数据集也不是很大,对于初学者来说很方便和友好。作为进阶,熟悉Pytorch基本用法之后,跃跃欲试,想自己手写一个CNN网络,在一个数据集上进行训练和测试。 FashionMNIST数据集作为进阶的练习很不错,本实验将基于FashionMNIST数据集从头到尾训练...