mnist=keras.datasets.mnist defget_train_val(mnist_path): # mnist下载地址:https://storage.googleapis.com/tensorflow/tf-keras-datasets/mnist.npz (train_images,train_labels), (test_images,test_labels)=mnist.load_data(mnist_path) print("train_images nums:{}".format(len(train_images))) print(...
# Save tf.keras modelinHDF5format keras_model="mnist_keras_model.h5"keras.models.save_model(model,keras_model) 将keras模型转换为tflite 当使用 TFLite 转换器将 Keras 模型转换为 TFLite 格式时,有两个选择- 1)从命令行转换,或 2)直接在 python 代码中转换,这个更加推荐。 1)通过命令行转换 代码语...
end_time=time.clock()print('Running time:%s Second'% (end_time - start_time))#输出运行时间 实验14-2使用cnn完成MNIST手写体识别(keras): 这个要远程下载数据集,因为有点慢,我就下载数据集到本地,要它读取本地的数据集: 运行结果: 代码; fromkeras.datasetsimportmnistfromtensorflow.keras.utilsimportto...
import tensorflow as tf ds = tf.keras.datasets.mnist (x_train, y_train), (x_test, y_test) =ds.load_data() x_test,x_train= x_test.reshape((10000,28,28,1)),x_train.reshape(60000,28,28,1) x_test,x_train = x_test/255.0,x_train/255.0 model = tf.keras.models.Sequential([ ...
mnist = tf.keras.datasets.mnist (x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data() x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0 model = tf.keras.models.Sequential([ tf.keras.layers.Flatten(), tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'), ...
TensorFlow高阶 API:keras教程-使用tf.keras搭建mnist手写数字识别网络 1、Keras 2、导入 tf.keras 3、构建简单的模型 3.1、序列模型 3.2、配置层 4、训练和评估 ...
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = keras.datasets.mnist.load_data() 预处理数据 接下来,我们将输入图像从 28x28 变为 28x28x1 的形状,将其标准化,并对标签进行 one-hot 编码。 定义模型体系结构 然后我们将用 cnn 定义网络架构。 def create_model(): # Define the model architecture mode...
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = keras.datasets.mnist.load_data() 预处理数据 接下来,我们将输入图像从 28x28 变为 28x28x1 的形状,将其标准化,并对标签进行 one-hot 编码。 定义模型体系结构 然后我们将用 cnn 定义网络架构。
tf实现一个简单的fashionmnist识别 importtensorflowastffromtensorflowimportkerasfromtensorflow.kerasimportdatasets, layers, optimizers,Sequential,metrics (x, y), (x_test, y_test) = datasets.fashion_mnist.load_data()print(x.shape, y.shape)defproprocess(x, y):...
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = keras.datasets.mnist.load_data() 预处理数据 接下来,我们将输入图像从 28x28 变为 28x28x1 的形状,将其标准化,并对标签进行 one-hot 编码。 定义模型体系结构 然后我们将用 cnn 定义网络架构。