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...
MNIST手写数字数据集来源于是美国国家标准与技术研究所,是著名的公开数据集之一。数据集中的数字图片是由250个不同职业的人纯手写绘制,数据集获取的网址为:http://yann.lecun.com/exdb/mnist/(下载后需解压)。我们一般会采用(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = datasets.mnist.load_...
本次需要下载的库有tensorflow和matplotlib,keras和mnist数据集一般都被集成在tensorflow中了。 MNIST手写数字数据 首先查看一下MNIST手写数字的数据是什么样子的。 fromtensorflow.keras.datasetsimportmnist# 读取MNIST数据(train_images,train_labels),(test_images,test_labels)=mnist.load_data()# 查看训练数据train_im...
Mnist是一个入门级的计算机视觉数据集,包含手写数字图片和对应的标签。训练集包含60000张图片,测试集包含10000张图片,数字范围是0-9。每张图片的大小是28x28像素,灰度图像。二、数据预处理 数据导入:使用Tensorflow的input_data模块导入Mnist数据集。代码如下: from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data...
数字识别技术的研究不仅可以解决当下面临的数字识别问题,同时在图像识别、机器学习等方面也有铺垫作用。由于手写数字识别难于建立精确的数学模型,本文基于TensorFlow卷积神经网络设计手写数字识别算法,导入MNIST数据集进行训练,并测试网络模型的识别准确率。 TensorFlow...
一:介绍mnist数据集的使用 对于mnist数据集,具体的一些介绍我这里就不搬运过来了,这里我直接说我们如何在TensorFlow上使用mnist数据集. 在我们将mnist数据集准备喂入神经网络时,我们需要提前对数据集进行处理,因为数据集的大小是28*28像素,我们就将每张图片处理成长度784的一维数组,将这个数组作为神经网络的训练特征喂入...
上期文章TensorFlow手写数字-训练篇,我们训练了我们的神经网络,本期使用上次训练的模型,来识别手写数字(本期构建TensorFlow神经网络代码为上期文章分享代码) http://scs.ryerson.ca/~aharley/vis/conv/ 0、插入第三方库 from PIL import Image# 处理图片
本教程指导您使用 MNIST 计算机视觉数据集来训练深度学习 TensorFlow 模型,以识别手写数字。 在本教程中,您将使用试验构建器来训练、部署和测试该模型。
【本文使用的是TensorFlow1.x,如需TensorFlow2.x的内容参见我的“TensorFlow2实战”笔记】 一、问题描述 手写数字识别问题是一种分类问题,即输入手写的0~9,机器可识别出是什么数字。 二、MNIST数据集 本例我们使用MNIST数据集来训练和测试。 MNIST数据集来自美国国家标准与技术研究所(National Institute of Standards...
Tensorflow实现MNIST手写数字识别MNIST手写数字识别是机器学习领域的一个经典任务,它要求模型能够识别手写数字图片中的数字。这个任务具有很高的实用价值,因为在实际生活中,手写数字的识别是很多应用场景的基础,如手写体签名识别、笔记识别等。在本文中,我们将介绍如何使用Tensorflow来实现MNIST手写数字识别任务。MNIST手写数字识...