MNIST 数据集来自美国国家标准与技术研究所, National Institute of Standards and Technology (NIST). 训练集 (training set) 由来自 250 个不同人手写的数字构成, 其中 50% 是高中学生, 50% 来自人口普查局 (the Census Bureau) 的工作人员. 测试集(test set) 也是同样比例的手写数字数据。 由于本篇博客是...
本程序运行需要导入mnist数据集,我一开始照着书上敲下面这行代码,试着导入dataset包之后,程序却报错: from dataset.mnist import load_mnist 1. 后来在网上搜索解决方案的时候才发现,mnist数据集需要到本书的官网资料上下载。官网链接:http://www.ituring.com.cn/book/1921然后,先点击右侧的“随书下载”,再点击...
对于32x32x1的 MNIST手写数据集,在输入的时候要进行 reshape 处理 C1 的kernel 个数是6,输出是 6个 channels C1 的输出 size = 28 = (H-K+2P)/S + 1 = (28-5+4)/1 + 1 = 28 S1 的输出的 size = 14 = (H-K)/S + 1 = (28-2)/2 + 1 = 14 C2 的kernel 个数是16,输出是 16个...
import tensorflow.examples.tutorials.mnist.input_dataasinput_data import time import os os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] ='1,2' # 获取mnist数据 mnist_data_set = input_data.read_data_sets('MNIST_data', one_hot=True) # 声明输入图片数据类型,mnist的手写体图片大小为28*28=784 # None表示行...
#mnist_Lenet-5.py#encoding:utf-8 import tensorflow as tf import numpy as np from readMNIST import * from config import * #mnist数据集尺寸 w=28 h=28 c=1 #读取训练数据images和labels #读取训练集图片数据 train_images_nums,train_images_rows,train_images_cols,train_images = read_mnist_...
lenet5是一个早期的卷积神经网络的一个结构,在mnist上的应用效果较好。在这里我们微调一下lenet5结构,对mnist数据集训练和预测,在实践一下卷积神经网络 在上一篇中说到,卷积神经网络的结构是:卷积+全连接,目的是先提取图片特征,再喂入神经网络训练。加强模型拟合程度。
LeNet-5模型结构与TensorFlow代码实现。 1、LeNet-5模型简介 LeNet-5 模型是 Yann LeCun 教授于 1998 年在论文 Gradient-based learning applied to document recognitionr[1]中提出的,它是第一个成功应用于数字识别问题的卷积神经网络。在 MNIST 数据集 ...
TensorFlow实现LeNet-5 我们依然使用之前的MNIST数据集,通过构建简单的LeNet-5卷积神经网络来进行训练。LeNet-5是Yann LeCun教授提出的(今年的图灵奖获得者),它是第一个成功应用于数字识别问题的卷积神经网络。 LeNet-5架构 1. 输入层 我们依然使用之前的mnist数据集,所以每一张图片都是32 * 32 * 1的灰度值...
LeNet5源码(tensorflow版) importtensorflowastffromtensorflow.keras.layersimportDense,Conv2D,MaxPooling2D,Flattenfromtensorflow.kerasimportutils,optimizers,losses,datasets,models,metrics nb_output =10"""# 数据集(train_x,train_y),(test_x,test_y) = datasets.mnist.load_data()# 转换类型并归一化train_...
知乎,中文互联网高质量的问答社区和创作者聚集的原创内容平台,于 2011 年 1 月正式上线,以「让人们更好的分享知识、经验和见解,找到自己的解答」为品牌使命。知乎凭借认真、专业、友善的社区氛围、独特的产品机制以及结构化和易获得的优质内容,聚集了中文互联网科技、