首先是基于本地mnist图像数据集来进行训练 笔记 首先是不管是数据集还是标签集,它都接收的是np数组,标签集接收的是int类型 关于它的输入数据的格式,nx28x28,标签的格式不是one—hot(这个看编译模型时的损失函数)。 整个流程是: 1、处理数据(将其处理为模型需要的格式)。 2、网络设计(也就是特征提取)。 3、...
importtorchimporttorchvisionimportmatplotlib.pyplotaspltimportosos.environ["KMP_DUPLICATE_LIB_OK"]="TRUE"importwarningswarnings.filterwarnings('ignore')# 判断是否有可用的 GPU,选择运行设备device=torch.device('cuda'iftorch.cuda.is_available()else'cpu')# 下载训练集和测试集,并将数据转换为张量形式dataset_...
1.手写数字显示 导入数据包 import torchimport torchvisionfrom torch.utils.data import DataLoaderfrom torchvision import datasets, transformsimport torch.nn as nnimport matplotlib.pyplot as pltimport numpy as np 加载数据集 # load minst# E:\PyCharm\workspace\GAN\dataroot = 'E:/PyCharm/workspace/GAN...
这个MINST数据集已经做好了划分,前60000 为训练接,后10000为测试集,直接取用即可: X_train, X_test, y_train, y_test = X[:60000], X[60000:], y[:60000], y[60000:] 这个训练集已经做过了shuffle,基本可以确保k-折交叉验证的各个集合基本相似(例如不会出现某个折中缺失一些数字)。另一方面,有些学习...
唯一美中不足的地方,就是官方提供的数据集,跟作者程序需要的csv格式不大一样 遂贴出自己处理官方数据集的脚本 实现环境:win11 python3.10 powershell 在ipynb脚本中实现 # 乱码是因为使用了中文注释 # 创建一个名为 mnist_dataset 的文件夹(如果不存在) ...
手写数字识别是计算机视觉领域中的经典问题,MNIST数据集则是一个包含0至9的手写数字图片集,每张图片尺寸为28x28像素。本次实验目标是使用PyTorch框架构建神经网络模型,对MNIST数据集进行训练,并评估模型性能。实验流程如下:首先,确保所有必需库均已安装;其次,搭建神经网络模型,它包括两个卷积层、两个...
交作业:手写数字识别-Minst数据集-SoftMax回归 自己跑的时候正确率0.89 库 numpy PIL(如果需要对实际图片进行预测) 结果 minst的四个文件解压之后和这四个py文件放在同级文件夹 运行结束后的权重W和偏移b也在同级文件夹下,csv文件只用来看,用的是bin文件
本项目使用paddle2.0实现了经典的图像分类网络:AlexNet,并在公开的Minst数据集上进行了模型训练以及验证,建议使用GPU来运行本项目。 网络结构 AlexNet网络具体结构如下图所示: 参考链接:AlexNet学习 论文原文:ImageNet Classification with Deep ConvolutionalNeural Networks 准备工作 导入的包 In [9] import cv2 import ...
本文的CNN代码是一个最基本的卷积网络,主要用于手写数字的识别,选择的训练测试是数据库是Minst手写数字库,主要是包括了一个基本的多层卷积网络框架、卷积层、Pooling层、及全连接的单层神经网络输出层,不过CNN其他重要的概念如Dropout、ReLu等暂时没有涉及,但是个人对于新手,学习卷积网络的基本结构及其误差反向传播方法是...
MINST手写数据集处理 在Python神经网络编程的学习过程中,塔里克-拉希德的著作《Make Your Own Neural Network》备受推崇。作者在GitHub上的代码库GitHub - makeyourownneuralnetwork/makeyourownneuralnetwork提供了详细的指导,使得初学者能够跟随其步骤创建简单的神经网络。经过一个下午的努力,我成功地复现了...