(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...
我们将使用作为tf.keras框架一部分的mnst数据。 (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_...
我们将使用作为tf.keras框架一部分的mnst数据。 (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_mode...
我们将使用作为tf.keras框架一部分的mnst数据。 (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_...
import tensorflow as tfimport matplotlib.pyplot as pltimport numpy as np(train_data, train_label), (_, _) = tf.keras.datasets.mnist.load_data()train_data = np.expand_dims(train_data.astype(np.float32) / 255.0, axis=-1)mnist_dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((train_data,...
tf.keras.datasets.fashion_mnist.load_data() 我们想把这些图像的像素值从 0 到 255 之间的一个数字转换为 0 到 1 之间的一个数字,并将该数据集转换为 [B, H, W ,C] 格式,其中 B 代表批处理的图像数,H 和 W 分别是高度和宽度,C 是我们数据集的通道数(灰度为 1): ...
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = tf.keras.datasets.mnist.load_data() # 将数据转换为4维的形式 x_train = X_train.reshape(X_train.shape[0],28,28,1) x_test = X_test.reshape(X_test.shape[0],28,28,1) # 设置图像增强方式:水平翻转 ...
MNIST 数据集,主要使用使用前1000个示例 (train_images, train_labels), (test_images, test_labels) =tf.keras.datasets.mnist.load_data...# 获取示例数据集,使用 MNIST 数据集,主要使用使用前1000个示例 (train_images, train_labels), (test_images, test_labels) =tf.keras.datasets.mnist.load_data ...
validation_data=(x_test,y_test), validation_freq=1) model.summary() 3. 断点续训 下面的程序在第一次运行后会保存weights,第二次运行会读取先前的weights作为初值继续优化。 importtensorflowastfimportosmnist=tf.keras.datasets.mnist(x_train,y_train),(x_test,y_test)=mnist.load_data()x_train,x_...
类似地,我们可以载入前章的 MNIST 数据集: import matplotlib.pyplot as plt (train_data, train_label), (_, _) = tf.keras.datasets.mnist.load_data() train_data = np.expand_dims(train_data.astype(np.float32) / 255.0, axis=-1) # [60000, 28, 28, 1] ...