1.导入手写数字图片数据库 from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data # 1.加载手写数字数据库 mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True) print("输入数据:\n", mnist.train.images) print("输入数据的shape:", mnist.train.images.shape) 说明: 2.分析图片的特点...
from tensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_dataimportpylabimporttensorflowastf mnist=input_data.read_data_sets("MINST_daya/",one_hot=True)tf.reset_default_graph()# 定义占位符 x=tf.placeholder(tf.float32,[None,784])# mnist data 维度28*28=784y=tf.placeholder(tf.float32,[None,10])#0...
Mnist=read_data_sets("MNIST_data",one_hot=True) 2) 手动下载 用户也能够手动下载数据集,然后向read_data_sets函数传递所在的本地目录,如下所示: from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_data_sets("/tmp/MNIST_data/", False, one_hot=True) PS: MNIST数据...
from tensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_data mnist=input_data.read_data_sets('MNIST_data',one_hot=True)batch_size=100X_holder=tf.placeholder(tf.float32)y_holder=tf.placeholder(tf.float32)defaddConnect(inputs,in_size,out_size,activation_function=None):Weights=tf.Variable(tf.random_no...
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data', one_hot=True) ''' 这里面的数据不仅仅有图像的像素,还有图像代表的信息 他有train的数据和test的数据 ''' #隐藏层 def add_layer(inputs,in_size,out_size,activation_function=None): ...
tensorflow学习3---mnist 1importtensorflow as tf2fromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_data34'''数据下载'''5mnist=input_data.read_data_sets('Mnist_data',one_hot=True)6#one_hot标签78'''生成层 函数'''9defadd_layer(input,in_size,out_size,n_layer='layer',activation_function=None...
#从tensorflow.examples.tutorials.mnist引入模块 # 这是TensorFlow为了教学MNIST而提前编制的程序 from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data #从MNIST_data/中读取MNIST数据。这条语句在数据不存在时,会自动执行下载 mnist=input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True) ...
1、插入MNIST数据集#利用MNIST的数据来进行我们的神经网络的训练import tensorflow as tfimport numpy as npfrom tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_datamnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data', one_hot=True)2、定义精度函数def compute_accuracy(v_xs, v_ys): global prediction y_...
Tensorflow学习笔记二:mnist实例 Tensorflow实例 导入数据 from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/",one_hot=True) #print(mnist.train.images.shape,mnist.train.labels.shape) #print(mnist.test.images.shape,mnist.test.labels.shape) #...
可视化mnist网络 在模型(model.py)中选择需要summary的张量 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 importtensorflowastf classNetwork: def__init__(self): self.learning_rate =0.001