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Pytorch實(shí)現(xiàn)Fashion-mnist分類任務(wù)全過程_python_腳本之家
Fashion-mnist 經(jīng)典的MNIST數(shù)據(jù)集包含了大量的手寫數(shù)字。十幾年來,來自機(jī)器學(xué)習(xí)、機(jī)器視覺、人工智能、深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的研究員們把這個數(shù)據(jù)集作為衡量算法的基準(zhǔn)之一。 你會在很多的會議,期刊的論文中發(fā)現(xiàn)這個數(shù)據(jù)集的身影。實(shí)際上,MNIST數(shù)據(jù)集已經(jīng)成為算法作者的必測的數(shù)據(jù)集之一。 類別標(biāo)注 在Fashion-mnist數(shù)
www.dbjr.com.cn/article/2700...htm 2025-5-28
Tensorflow2.4使用Tuner選擇模型最佳超參詳解_python_腳本之家
實(shí)現(xiàn)過程 1. 獲取 MNIST 數(shù)據(jù)并進(jìn)行處理 (1)首先我們要保證 tensorflow 不低于 2.4.0 ,python 不低于 3.8 ,否則無法使用 keras-tuner ,然后使用 pip 安裝 keras-tuner 使用即可。 (2)使用 tensorflow 的內(nèi)置函數(shù)從網(wǎng)絡(luò)獲取 Fashion 數(shù)據(jù)集 。 (3)將整個數(shù)據(jù)集做歸一化操作,加快模型訓(xùn)練的收斂。 1 2 3 4 ...
www.dbjr.com.cn/article/2678...htm 2025-5-30
Python深度學(xué)習(xí)pytorch神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)塊的網(wǎng)絡(luò)之VGG_python_腳本之家
訓(xùn)練模型 由于VGG-11比AlexNet計算量更大,因此我們構(gòu)建了一個通道數(shù)較少的網(wǎng)絡(luò),足夠用于訓(xùn)練Fashion-MNIST數(shù)據(jù)集。 1 2 3 ratio=4 small_conv_arch=[(pair[0], pair[1]//ratio)forpairinconv_arch] net=vgg(small_conv_arch) 除了使用略高的學(xué)習(xí)率外,模型訓(xùn)練過程與AlexNet類似。 1 2 3 4 lr, num_e...
www.dbjr.com.cn/article/2249...htm 2025-5-29
Tensorflow分類器項(xiàng)目自定義數(shù)據(jù)讀入的實(shí)現(xiàn)_python_腳本之家
在照著Tensorflow官網(wǎng)的demo敲了一遍分類器項(xiàng)目的代碼后,運(yùn)行倒是成功了,結(jié)果也不錯。但是最終還是要訓(xùn)練自己的數(shù)據(jù),所以嘗試準(zhǔn)備加載自定義的數(shù)據(jù),然而demo中只是出現(xiàn)了fashion_mnist.load_data()并沒有詳細(xì)的讀取過程,隨后我又找了些資料,把讀取的過程記錄在這里。
www.dbjr.com.cn/article/1559...htm 2025-5-14
Python深度學(xué)習(xí)pytorch神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)多層感知機(jī)簡潔實(shí)現(xiàn)_python_腳本之家
train_iter, test_iter=d2l.load_data_fashion_mnist(batch_size) d2l.train_ch3(net, train_iter, test_iter, loss, num_epochs, trainer) 以上就是Python深度學(xué)習(xí)pytorch神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)多層感知機(jī)簡潔實(shí)現(xiàn)的詳細(xì)內(nèi)容,更多關(guān)于pytorch神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的資料請關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章!
www.dbjr.com.cn/article/2250...htm 2025-6-4
一小時學(xué)會TensorFlow2之Fashion Mnist_python_腳本之家
(X_train, y_train), (X_test, y_test) = tf.keras.datasets.fashion_mnist.load_data() # 分割訓(xùn)練集 train_db = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((X_train, y_train)).shuffle(60000, seed=0) train_db = train_db.batch(batch_size).map(pre_process) # 分割測試集 test_db = tf.data...
www.dbjr.com.cn/article/2222...htm 2025-5-24
Python深度學(xué)習(xí)pytorch實(shí)現(xiàn)圖像分類數(shù)據(jù)集_python_腳本之家
mnist_test = torchvisino.datasets.FashionMNIST(root="../data", train=False, transform=trans, download=True)Fashion-MNIST由10個類別的圖像組成,每個類別由訓(xùn)練集中的6000張圖像和測試集中的1000張圖像組成。測試數(shù)據(jù)集(test dataset)不會用于訓(xùn)練,只用于評估模型性能。訓(xùn)練集和測試集分別包含60000和10000張圖...
www.dbjr.com.cn/article/2250...htm 2025-6-3