mnist手写数字识别(TensorFlow-GPU)---原理及源码 本文主要是对mnist手写数据集这中的迷糊数字进行识别,在Softmax Regression基础上建立了一个较为简单的机器学习模型。 通过这篇文章,可以对神经网络有一个大体的了解,还可以掌握简单的图像识别技术,本章的图片来源是于一个开源的训练数据集(mnist)。 分以下几个部分来...
│|--mnist_infer:MNIST手写数字识别推理功能单元 │ │|--mnist_infer.toml:MNIST手写数字识别功能单元的配置文件 │ │|--mnist_model.onnx:MNIST手写数字识别onnx模型|--build_project.sh:应用构建脚本|--CMakeLists.txt|--rpm:打包rpm时生成的目录,将存放rpm包所需数据|--rpm_copyothers.sh:rpm打包时的...
在MNIST数据集上训练分类器可以看作是图像识别的“hello world”。 MNIST包含70,000张手写数字图像: 60,000张用于培训,10,000张用于测试。图像是灰度的,28×28像素的,并且居中的,以减少预处理和加快运行。 设置环境 在本文中,我们将使用PyTorch训练一个卷积神经网络来识别MNIST的手写数字。PyTorch是一个非常流行的...
1.导入数据 import tensorflow as tf from tensorflow.keras import datasets, layers, models import matplotlib.pyplot as plt # 导入mnist数据,依次分别为训练集图片、训练集标签、测试集图片、测试集标签 (train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = datasets.mnist.load_data() 2.归一化 也...
PyTorch保姆级CNN实现mnist手写数字识别 张云飞 君子慎独卑以自牧 49 人赞同了该文章 目录 收起 代码地址:GitHub - zyf-xtu/DL: deep learning 一、数据处理部分 二、网络模型 三、训练部分 四、推理部分 前言: 毕业之后从事cv工作有两三年,从最初的卷积神经网络搭建,到现在目标检测、语义分割,一步步走来...
手写数字识别（MNIST）是深度学习的经典入门程序。通过本文的学习，你可以掌握以下内容：如何使用 TensorFlow 和 Keras 构建一个简单的神经网络。如何加载和预处理数据。如何训练和评估模型。尽管这个模型非常简单，但它涵盖了深度学习的基本流程。希望本文能帮助你迈出深度学习的第一步！7. 进一步学习 尝试调整网络结构（...
MNIST手写数字识别教程 1 什么是MNIST? 2 使用Pytorch实现手写数字识别 2.1 任务目的 2.2 开发环境 2.3 实现流程 3 具体代码实现 3.1 数据预处理部分 3.1.1 初始化全局变量 3.1.2 构建数据集 3.2 训练部分 3.2.1 构建模型 3.2.2 构建迭代器与损失函数 ...
从这篇文章开始,终于要干点正儿八经的工作了,前面都是准备工作。这次我们要解决机器学习的经典问题,MNIST手写数字识别。 首先介绍一下数据集。请首先解压:TF_Net\Asset\mnist_png.tar.gz文件 文件夹内包括两个文件夹:training和validation,其中training文件夹下包括60000个训练图片validation下包括10000个评估图片,图片...
基于PyTorch搭建LSTM实现MNIST手写数字体识别 目录 Ⅰ. 数据读取器 1. 训练集 2. 验证集和测试集 Ⅱ. 搭建网络 Ⅲ. 模型训练 1. 开始训练 2. 模型验证 Ⅲ. 模型测试 Ⅳ. 绘制图像 Ⅴ. 完整代码 MNIST 数据集,其包含70000 个28×28 的手写数字的数据集,其中又分为60000 个训练样本与10000 个测试...