手写数字识别应用程序一、导入模块 import os import pylab import numpy as np from PIL import Image import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.svm import SVC %matplotlib inline 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 二、图像转向量 def img2vector(filename): """将32*32的二进制图像转换为1*1024向量""...
read_label("C:/Users/Administrator/Desktop/dataset/train-labels-idx1-ubyte", &train_labels); read_label("C:/Users/Administrator/Desktop/dataset/t10k-labels-idx1-ubyte", &test_labels); ex_data ex_train = read_image("C:/Users/Administrator/Desktop/dataset/train-images-idx3-ubyte", &train...
torchvision.transforms.ToTensor() 把一个取值范围是[0,255]的PIL.Image或者shape为(H,W,C)的numpy.ndarray,转换成形状为[C,H,W],取值范围是[0,1.0]的torch.FloadTensor 为什么ndarray是(H, W, C)而Tensor是[C, H, W]:C-通道数,H-高度,W-宽度。ndarray和Tensor表示的是同一张图片,但是二者默认的表...
先不做一个多类器,我们不去识别里面的手写数字是0~9中的某一个数。目前做一个最简单的,判断它是否是5,即将数据分成两个类别:“5”和“非5” 首先地,我们需要将标签更改一下,改成“是5”和“非5”的标签,很简单。 输出下面代码,形成一个了一个逻辑数组: Copy Highlighter-hljs # 这是一个逻辑数组,5:...
下面放了两个版本的代码,第一个是上面up主讲解的代码,下面的那个是pytorch官方给出的mnist代码。 官方代码链接:github 一、详细备注版 #来自b站up唐国梁Tommy# 1 加载必要的库importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFimporttorch.optimasoptimfromtorchvisionimportdatasets,transformsfromtorch.utils.dataim...
nn.Linear(64, num_classes):创建一个全连接层,输入特征数为64(上一层的输出特征数),输出特征数为num_classes(分类的类别数)。 实现思路: 通过两个卷积层和池化层对输入图像进行特征提取,提取图像中的特征。 通过两个全连接层进行分类,将提取的特征映射到不同类别上,最终得到分类结果。
MNIST数据集包含内容以及建立时间 A. 手写数字识别,2013 B. 手写数字识别,2011 C. 标准字符识别,2013 D. 标准字符识别,2011 相关知识点: 物质的化学变化 化学变化和化学反应 化学变化的基本特征 物理变化和化学变化概念区分一判断 试题来源: 解析 A
百度试题 结果1 题目关于MNIST,下列说法错误的是()。 A. 测试集大约包含10000个样本和标签 B. 是著名的手写体数字识别数据集 C. 训练集类似人学习中使用的各种考试试卷 D. 有训练集和测试集两部分 相关知识点: 试题来源: 解析 C
百度试题 题目关于MNIST,下列说法错误的是( )。 A. 有训练集和测试集两部分 B. 是著名的手写体数字识别数据集 C. 测试集大约包含10000个样本和标签 D. 训练集类似人学习中使用的各种考试试卷 相关知识点: 试题来源: 解析 D null 反馈 收藏
百度试题 结果1 题目MNIST数据集包含内容以及建立时间 A. 标准字符识别,2011 B. 手写数字识别,2013 C. 手写数字识别,2011 D. 标准字符识别,2013 相关知识点: 试题来源: 解析 B