Python代码实现手写数字识别代码 numpy手写数字识别 使用的数据集是 MNIST。 完全自己实现神经网络的训练过程,仔细体会了反向传播的流程。 加载数据集 这里使用了一个脚本mnist_loader.py, 将 MNIST 数据集分割为训练集、验证集、测试集。 展示了其中一幅训练图片,为数字 1. 同时,我们也打印出训练集中每个 example ...
让我们先加载MNIST训练数据。我用一个工具程序来帮忙加载,它是mnist_loader.py,下面介绍一下它。我们在Python shell命令行中输入下面的命令: >>>importmnist_loader>>> training_data, validation_data, test_data =\ ... mnist_loader.load_data_wrapper() 当然,这些可以用其它的Python程序来完成,但在 Python ...
mnist.pkl.gz,一个压缩包文件,其中是手写数字图片数据集。mnist_loader.py,用于启动,导入mnist.pkl.gz的数据。 接下来我们要编写一个demo程序,代码如下: import mnist_loader import network'''输入模块'''training_data,validation_data,test_data=mnist_loader.load_data_wrapper()'''相关数据'''print("trainin...
importmnist_loaderimportnetworktraining_data,validation_data,test_data=mnist_loader.load_data_wrapper()net=network.Network([784,30,10])net.SGD(training_data,30,10,3.0,test_data=test_data) 上面代码中的mnist_loader负责MNIST数据的读取,这部分代码在这里下载,为了适配数据集的相对路径做了微调。
mnist_loader ~~~ A library to load the MNIST image data. For details of the data structures that are returned, see the doc strings for ``load_data`` and ``load_data_wrapper``. In practice, ``load_data_wrapper`` is the function usually called by our neural network code. """ ##...
有一个关于mnist的一个事例可以参考,我觉得写的很好:http://www.cnblogs.com/x1957/archive/2012/06/02/2531503.html #!/usr/bin/env python # -*- coding: UTF-8 -*- import struct # from bp import * from datetime import datetime # 数据加载器基类 class Loader(object): def __init__(self,...
in load with self.opener(path_lbl, 'rb') as file: File "/home/inglorion/.local/lib/python3.6/site-packages/mnist/loader.py", line 239, in opener return open(path_fn, *args, **kwargs) FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: '/python/mnist- files/train-labels-id...
import mnist_loader import network training_data, validation_data, test_data = mnist_loader.load_data_wrapper() net = network.Network([784, 30, 10]) net.SGD(training_data, 30, 10, 3.0, test_data = test_data) # 输出结果 # Epoch 0: 9038 / 10000 ...
import mnist_loader import network training_data, validation_data, test_data = mnist_loader.load_data_wrapper() net = network.Network([784, 30, 10]) net.SGD(training_data, 30, 10, 3.0, test_data = test_data) # 输出结果 # Epoch 0: 9038 / 10000 ...
import mnist_loader import network training_data, validation_data, test_data = mnist_loader.load_data_wrapper() net = network.Network([784, 30, 10]) net.SGD(training_data, 30, 10, 3.0, test_data = test_data) # 输出结果 # Epoch 0: 9038 / 10000 ...