直接使用tensorflow中的模块,导入输入数据: from tensorflow.examples.tutorials.mnistimport input_data mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data',one_hot=True) 或者使用官方提供的input_data.py文件下载mnist数据 2、启动session (1)交互方式启动session sess = tf.InteractiveSession() (2)一般方式启动sess...
print(compute_accuracy(mnist.test.images, mnist.test.labels)) 两层卷积层 训练速度慢了,但是精度提高了
实现一个softmax回归函数来识别MNIST手写数字集,这是个基于图像中每个像素点的模型 用Tensorflow通过上万个样本的数据集训练出识别数字的模型 用测试数据集验证模型的准确率 建立、训练、测试一个多层卷积神经网络来提升准确 创建 在创建模型之前,我们会先加载MNIST数据集,然后启动一个TensorFlow的session。 1、加载MNIS...
本教程第一部分为mnist_softmax.py(https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/r1.3/tensorflow/examples/tutorials/mnist/mnist_deep.py)做出了说明,这是一个TensorFlow模型的基本实现。而第二部分则展示了一些提高准确率的途径。 我们将在本教程中实现: 实现一个softmax回归函数来识别MNIST手写数字集,这是个基...
使用MNIST数据集进行训练,识别图片中的手写数字(0到9共10类)。 思路 使用一个简单的CNN网络结构如下,括号里边表示tensor经过本层后的输出shape: 输入层(28 * 28 * 1) 卷积层1(28 * 28 * 32) pooling层1(14 * 14 * 32) 卷积层2(14 * 14 * 64) ...
这篇文章是TensorFlow 2.0 Tutorial入门教程的第五篇文章,介绍如何使用卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)来提高mnist手写数字识别的准确性。之前使用了最简单的784x10的神经网络,达到了0.91的正确性,而这篇文章在使用了卷积神经网络后,正确性达到了0.99 ...
注意:在例程的data.js文件中,删除了import * as tf from '@tensorflow/tfjs';,在export class MnistData{中删除了export关键字,以保证程序在浏览器中正常运行。在script.js文件中删除了import {MnistData} from './data.js';。浏览器中的脚本可以直接调用,使用module方法可能会返回以下错误,因此做了这些修改。
MNIST作为AI的Hello World入门实例数据,TensorFlow封装对其封装好了函数,可直接使用 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 mnist=input_data.read_data_sets(‘MNIST’,one_hot=True) CNN(Convolutional Neural Network) CNN,英文Convolutional Neural Network,中文全称卷积神经网络,即所谓的卷积网(ConvNets...
Pycharm+TensorFlow编写CNN实现Mnist手写数据集识别 # 导入本次需要的模块 import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data # 下载并加载数据 mnist = input_data.read_data_sets(r'F:\手写数字识别\新建文件夹\data', one_hot=True)...
print mnist.train.labels.shape 1. 2. 3. 1 2 3 (10000, 10) (55000, 10) 1. 2. 1 2 3 或者从keras中导入数据 # 注意: keras 中导入数据形式不一样哦,需要根据具体情况调整 from keras.datasets import mnist (X_train, y_train), (X_test, y_test) = mnist.load_data() ...