多层RNN-LSTM数据流示意图 importtensorflowastffromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_data#载入数据集mnist=input_data.read_data_sets("MNIST_data/",one_hot=True)#lstm细胞输入向量维度,即每个时刻输入一行,共28个像素input_size=28#时序持续长度,28个时刻,即每做一次预测,需要输入28行time_...
使用PyTorch构建RNN网络对MNIST数据集进行分类,可以遵循以下步骤:加载并预处理数据集、定义RNN网络结构、训练RNN网络模型、测试RNN网络模型性能以及对MNIST数据集进行分类预测。下面我将详细解释每一步并附上相应的代码片段。 1. 加载并预处理MNIST数据集 首先,我们需要加载MNIST数据集,并将其转换为适合RNN处理的格式。这...
下载mnist数据集 (X_train,y_train),(X_test,y_test)=mnist.load_data() 数据预处理 X_train=X_train.reshape(-1,28,28)/255# normalizeX_test=X_test.reshape(-1,28,28)/255y_train=np_utils.to_categorical(y_train,num_classes=10)y_test=np_utils.to_categorical(y_test,num_classes=10) ...
完整代码如下: #RNN practiceimporttensorflow as tffromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_data#datamnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data',one_hot=True)#hyperparameterslr = 0.001#learing ratetraining_iters = 100000#train step 上限batch_size = 128n_inputs= 28#mnist data input(i...
本文将会用TensorFlow中已经帮我们实现好的RNN基本函数tf.contrib.rnn.BasicRNNCell(), tf.nn.dynamic_rnn()来实现简单RNN,并且用该RNN来识别MNIST数据集。 MNIST数据集 MNIST数据集是深度学习的经典入门demo,它是由6万张训练图片和1万张测试图片构成的,每张图片都是28*28大小(如下图),而且都是...
基于Pytorch的MNIST手写数据集的RNN与CNN实现 LSTM处理手写数据集(分类问题) LSTM通过sin预测cos(回归问题) pytorch输入参数格式 input_size – 输入的特征维度,即词嵌入里是one-hot的长度,一个单词的长度是300,则input_size为300,输入图像的宽为28,则input_size为28 hidden_size –...Top...
tensorflow是谷歌google的深度学习框架,tensor中文叫做张量,flow叫做流。 RNN是recurrent neural network的简称,中文叫做循环神经网络。 MNIST是Mixed National Institue of Standards and Technology databas...
MNIST数据分类(MLP、CNN、RNN三种方法) December29,2024 []:# import tensorflow as tf from tensorflow.keras.datasets import mnist from tensorflow.keras.utils import to_categorical from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Dense,Flatten,...
这篇介绍的就是使用RNN(LSTM/GRU)进行mnist的分类,对RNN不太了解的可以看看下面的材料: 1. [LSTM的介绍] http://colah.github.io/posts/2015-08-Understanding-LSTMs/ 2. [The Unreasonable Effectiveness of RNNs] http://karpathy.github.io/2015/05/21/rnn-effectiveness/ 3. [WildML RNN介绍] http...
之前使用的是CNN实现手写数字识别,本次使用的是RNN实现,主要关注维度的变化和模型的创建,尽量每次都能加一些新的东西:), 视频播放量 3493、弹幕量 10、点赞数 93、投硬币枚数 68、收藏人数 157、转发人数 26, 视频作者 犹记得那年木棉花开, 作者简介 你想得到你从未有过