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...
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""...
nn.Linear(1600, 64):创建一个全连接层,输入特征数为1600(通过前面卷积和池化层得到),输出特征数为64。 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...
我的环境: 语言环境:Python3.6.5 编译器:jupyter notebook 深度学习环境:TensorFlow2 数据和代码:📌【传送门】 来自专栏:【深度学习100例】 一、前期工作 1. 设置GPU(如果使用的是CPU可以忽略这步) importtensorflowastf gpus=tf.config.list_physical_devices("GPU")ifgpus:gpu0=gpus[0]#如果有多个GPU,仅...
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...
import mindspore.dataset.vision.c_transforms as CV#导入MindSpore提供的增强数据集模块对图像进行预处理,从而提高模型的广泛性,简名为CV import mindspore.dataset.transforms.c_transforms as C#导入MindSpore提供的支持常见的图形增强功能的模块对图像进行预处理,简名为C ...
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: ...
c.然后我们就可以输入:pip install keras 三.完成上述步骤,我们就可以来试下加载keras里面的mnist数据集了 #Plot ad hoc mnist instancesfromkeras.datasetsimportmnistimportmatplotlib.pyplot as plt#load (downloaded if needed) the MNIST dataset(X_train, y_train), (X_test, y_test) =mnist.load_data()...
1.前言,作为机器学习与深度学习的开篇之作---Mnist数据及识别问题由来已久,本文用来记录学习过程与分享,欢迎大家点赞、评论、收藏。 1.LeNet5是什么? 1.背景介绍 1.1问题由来 LeNet5 是 lecun(2018年图灵奖获得者)在1998年搭建的神经网络,2018年3月27日晚,ACM(美国计算机协会)宣布把2018年度图灵奖颁发给深度...
不久之前,机器之心联合百度推出 PaddlePaddle 专栏,为想要学习这一平台的 技术人员推荐相关教程与资源。在框架解析和 安装教程的介绍之后,本次专栏将教你如何 在 PaddlePaddle 上实现 MNIST 手写数字识 别。 目录• 数据集的介绍 • 定义神经网络 • 开始训练模型 • 导入依赖包 • 初始化 Paddle • ...