folder Data Sources arrow_drop_down MNIST Dataset folder t10k-images-idx3-ubyte folder t10k-labels-idx1-ubyte folder train-images-idx3-ubyte folder train-labels-idx1-ubyte insert_drive_file t10k-images.idx3-ubyte insert_drive_file t10k-labels.idx1-ubyte insert_drive_file train-images.id...
mnist nn 约束 proooogram 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1 2 3 4 5 6 7 8 9 import jax import jax.numpy as np import numpy as onp #import random import itertools from sklearn.datasets import fetch_openml mnist = fetch_openml('mnist_784',data_home='mnist_784') X, y = mnist["data...
mnist:TF使用的MNIST数据集,注意与上一篇Python实现使用的数据集不是同一份; tf_12_mnist_softmax.py:TF MNIST for ML Beginner也一并奉上,修改了原始读取MNIST数据的路径,运行时请保持与本MNIST数据集的相对位置不变; tf_12_mnist_nn.py:3层全连接NN实现; 代码运行环境: Python 3.5; TensorFlow 1.1 CPU v...
代码 1defmnist():23# 载入数据集4mnist=input_data.read_data_sets('data',one_hot=True)5# 分批次,每个批次大小6batch_size=1007# 计算一共有几个批次8n_batch=mnist.train.num_examples//batch_size910# 定义两个placeholder11x=tf.placeholder(tf.float32,[None,784])12y=tf.placeholder(tf.float32,[...
一、背景介绍 MNIST之于CV犹如Lena之于图像处理，HelloWorld之于编程语言一般，是每个coder必不可少的初...
nn.Conv2d卷积输入输出公式 注意事项: nn.Conv2d中的padding操作,pytorch同tensorflow不同,padding没有“SAME”和“VALID”选项,根据熟人padding=(X,Y)来决定在哪里进行padding。**则第一个参数表示高度(上下)上面的padding,第2个参数表示宽度(左右)上面的。**如下图......
拿Fashion-MNIST数据集来举例吧,这个数据集里头有10种不一样类别的服装图片呢,每种类别都有6000张用来训练的样本,另外还有1000张是用来测试的样本。那些图片的尺寸是28乘28像素,我们就把这些图片给弄平整了,变成784维的向量,当作输入的特征。 importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimimporttorchvisionimpor...
lab-09_5_mnist_nn_dropout.ipynb lab-09_6_mnist_batchnorm.ipynb lab-09_7_mnist_nn_selu(wip).ipynb lab-10_1_mnist_cnn.ipynb lab-10_2_mnist_deep_cnn.ipynb lab-10_3_1_visdom-example.ipynb lab-10_3_2_MNIST-CNN with Visdom.ipynb lab-10_4_1_ImageFolder_1.ipynb lab-10_4_2_ImageF...
拿Fashion-MNIST数据集来举例吧,这个数据集里头有10种不一样类别的服装图片呢,每种类别都有6000张用来训练的样本,另外还有1000张是用来测试的样本。那些图片的尺寸是28乘28像素,我们就把这些图片给弄平整了,变成784维的向量,当作输入的特征。 importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimimporttorchvisionimpor...
torch.nn.functional调用的函数形式.传入神经网络预测值和目标值来计算损失函数 torch.nn库里面的模块形式。新建模块的实例,调用模块化方法计算 最后输出的是标量,对一个批次的损失函数的值有两种归约方式:求和和求均值。 回归问题一般调用torch.nn.MSEloss模块。使用默认参数创建实例,输出的是损失函数对一个batch的均...