7. 加载和预处理数据:加载了 MNIST 手写数字数据集,并进行了预处理。8. 训练模型:使用 fit 函数训练了模型。9. 测试模型:使用测试数据对模型进行了测试,并计算了准确率。这段代码的主要目的是展示如何使用 TensorFlow 实现一个简单的神经网络模型,并用它进行手写数字识别。 【tensorflow作用】 认为TensorFlow看起来...
train_dataset=paddle.vision.datasets.MNIST(mode='train',transform=transform)# 评估数据集 eval_dataset=paddle.vision.datasets.MNIST(mode='test',transform=transform)print('训练集样本量: {},验证集样本量: {}'.format(len(train_dataset),len(eval_dataset))) 训练集样本量: 60000,验证集样本量: 10000...
以mnist_test_10.csv的一组数据为例,每行代表一张手写数字图片的颜色值数组,“,”分隔,第一个是手写数字的真实值。 我们将其从文件里取出来,解析并展示一下,代码: import numpy import matplotlib.pyplot #从文件取出数据 data_file=open("mnist_test_10.csv","r") data_list=data_file.readlines() data_...
一:介绍mnist数据集的使用 对于mnist数据集,具体的一些介绍我这里就不搬运过来了,这里我直接说我们如何在TensorFlow上使用mnist数据集. 在我们将mnist数据集准备喂入神经网络时,我们需要提前对数据集进行处理,因为数据集的大小是28*28像素,我们就将每张图片处理成长度784的一维数组,将这个数组作为神经网络的训练特征喂入...
第一步:准备数据 mnist开源数据集url_base = 'http://yann.lecun.com/exdb/mnist/' key_file = { 'train_img':'train-images-idx3-ubyte.gz', 'train_label':'train-labels-idx1-ubyte.gz', 'test_img':'t10k-images-idx3-ubyte.gz', ...
在我们将mnist数据集准备喂入神经网络时,我们需要提前对数据集进行处理,因为数据集的大小是28*28像素,我们就将每张图片处理成长度784的一维数组,将这个数组作为神经网络的训练特征喂入神经网络. 举个例子: 一张数字手写体图片变成长度为 784 的一维数组[0.0.0.0.0.231 0.235 0.459 ……0.219 0.0.0.0.]...
神经网络深度学习+MNIST数字识别实验报告,包含完整实验报告+代码实现 (0)踩踩(0) 所需:30积分 Prices in USD 2020.docx 2025-02-02 13:19:49 积分:1 白话大数据与机器学习.zip 2025-02-02 07:36:55 积分:1 PT500pro齿轮箱故障模拟试验台介绍(2).docx ...
1. MNIST手写数字数据集介绍 MNIST手写数字数据集来源于是美国国家标准与技术研究所,是著名的公开数据集之一。数据集中的数字图片是由250个不同职业的人纯手写绘制,数据集获取的网址为:http://yann.lecun.com/exdb/mnist/(下载后需解压)。我们一般会采用(train_images, train_labels), (test_images, test_labe...
深度学习基础案例1--CNN卷积神经网络实现MNIST数字识别 羊小猪 在迷茫中寻找“光芒” 1 人赞同了该文章 目录 收起 1、前期准备 1、设置GPU 2、导入数据 3、数据可视化 2、构建简单的CNN网络 1、模型的构建 2、将模型导入GPU中 3、模型训练 1、设置超参数 2、编写训练函数 3、编写测试函数 4、正式训练...
可是只看他给出的正确率并感受不到这个程序真的完成了数字识别,我们想单独看一看他对数字的识别 在主程序下加入以下代码: #重新读入,且不进行正规化(x_train, t_train), (x_test, t_test) = load_mnist(flatten=True, normalize=False) batch_mask= np.random.choice(train_size, 1) ...